Newton:为机器人与仿真研究而生的GPU加速物理引擎
你是否曾经因为机器人仿真速度太慢而不得不缩减实验规模?是否因为现有物理引擎对GPU利用不足,而在训练强化学习策略时度日如年?Newton 的出现,正是为了彻底解决这一问题。它是一个基于 NVIDIA Warp 构建的开源、GPU 加速物理仿真引擎,由 Disney Research、Google DeepMind 和 NVIDIA 联合发起,并已成为 Linux 基金会旗下项目。Newton 集成 MuJoCo Warp 作为核心后端,支持刚体、软体、布料、MPM(物质点法)等多种物理模型,并原生支持 OpenUSD、可微仿真和用户自定义扩展,旨在让机器人学家和仿真研究者以最高效率实现大规模仿真与快速迭代。
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Newton 项目目录截图

Newton 核心亮点
🚀 GPU 原生加速:基于 NVIDIA Warp 构建,全面利用 GPU 并行计算能力,支持 CUDA 12,无需本地安装 CUDA Toolkit 即可获得高性能仿真体验。
🧩 多物理模型支持:覆盖刚体动力学、软体、布料、线缆、MPM 多材质、颗粒介质等丰富的物理模型,并支持多物理耦合场景,从机械臂抓取软体物体到弗朗卡机器人双线缆插拔操作,皆可模拟。
📐 原生 OpenUSD 支持:提供 USD 查看器与导出功能,仿真结果可无缝对接到 Pixar 的 OpenUSD 生态,便于可视化、跨工具协作和数字孪生工作流。
🧬 可微仿真(DiffSim):内置多种可微仿真示例(如 diffsim_ball、diffsim_drone、diffsim_bear 等),支持梯度计算,为轨迹优化和策略学习提供了强大的底层支撑。
🏗️ 卓越扩展性:基于 Warp 的架构使研究者能够轻松定义自定义力、约束和材料模型,满足各种前沿科研需求;同时提供与 MuJoCo Warp 后端的深度集成,兼容 MuJoCo 生态。
📦 开箱即用的海量示例:项目附带 70+ 示例场景,覆盖基础仿真、机器人(G1、H1、Anymal D、UR10、Panda、Allegro Hand 等)、线缆、布料、IK、MPM、传感器、接触、软体、Kamino 数字孪生等,一条命令即可运行。
Newton 快速开始
只需几步,你就能在本地运行起 Newton:
- 安装(需要 Python 3.10+,Linux / Windows / macOS):
bash
# 最简安装
$ pip install "newton[examples]" - 运行一个示例:
“`bash
# 查看所有可用示例
$ python -m newton.examples –list运行一个机器人控制示例
$ python -m newton.examples robot_cartpole –viewer gl
运行可微仿真示例
$ python -m newton.examples diffsim_drone –device cuda:0
“` - 使用 USD 查看器并将结果保存到文件:
bash
$ python -m newton.examples basic_viewer --viewer usd --output-path my_output.usd
Newton 应用场景
场景一:机器人强化学习与策略训练:研究者可以使用 Newton 在 GPU 上大规模并行训练机器人控制策略。例如,使用 robot_g1、robot_h1 等示例快速构建人形机器人的仿真环境,通过可微仿真加速策略梯度计算,大幅缩短训练时间。
场景二:多物理耦合与复杂操作仿真:从机械臂抓取软体物体、布料折叠,到线缆插拔和颗粒介质中的行走(如 mpm_anymal 示例),Newton 能够在同一场景中模拟刚体、软体、布料和 MPM 等多种物理的耦合交互,为复杂的机器人操作任务提供了前所未有的仿真保真度。
场景三:数字孪生与工业自动化:通过 Kamino 系列示例(如 kamino_robot_anymal_d),Newton 支持硬件在环测试和数字孪生模拟。配合 OpenUSD 输出,可实现设计与仿真工作流的无缝衔接,赋能智能制造和自动化产线。
用户案例:目前,Newton 项目由 Disney Research(迪士尼研究院)、Google DeepMind(谷歌深度思维)、NVIDIA(英伟达)等顶尖机构联合发起,并被 Linux 基金会托管,广泛应用于学术界和工业界的机器人研究项目。其社区来自全球各大实验室和科技公司,持续为项目贡献代码和场景。
Newton 项目链接
newton-physics / newton项目地址:https://github.com/newton-physics/newton
本文地址:https://www.tgoos.com/45660
