Genesis

Genesis 是一个专为机器人、具身 AI（Embodied AI）和物理 AI 应用设计的通用物理平台。它结合了通用物理引擎、快速仿真能力、照片级渲染和生成式人工智能功能，能够模拟各种材料和物理现象，提供跨平台兼容性和高性能仿真。Genesis 的长期愿景是降低物理模拟的使用门槛，统一各种物理求解器，并实现数据生成的自动化。

通用物理引擎：
- 从底层重建，支持多种材料和物理现象的模拟。
- 集成了多种物理求解器，如刚体、MPM（物质点方法）、SPH（光滑粒子流体动力学）、FEM（有限元方法）、PBD（位置基动力学）等，实现精确的物理模拟。
机器人仿真平台：
- 提供轻量级、超快速的机器人仿真平台，支持多种机器人类型，如机械臂、腿式机器人、无人机、软体机器人等。
- 广泛支持加载不同文件类型：MJCF (.xml)、URDF、.obj、.glb、.ply、.stl 等。
照片级真实感渲染系统：
- 内置高性能的光线追踪渲染系统，支持基于原生光线追踪的渲染，生成高质量的视觉输出。
生成式数据引擎：
- 将用户的自然语言描述转换为各种数据模式，用于生成模拟场景，包括视频、摄像机运动、角色动作、机器人策略等。

前所未有的模拟速度：
- 在单个 RTX 4090 上模拟 Franka 机器人手臂时，速度超过 4300 万 FPS，比实时快 430,000 倍。
跨平台兼容性：
- 原生运行在不同系统（Linux、MacOS、Windows）和不同的计算后端（CPU、Nvidia GPU、AMD GPU、Apple Metal）上。
支持广泛的材料模型：
- 支持刚体和铰接体、各种类型的液体、气体现象、可变形物体、薄壳物体和颗粒材料的模拟（及其耦合）。
支持各种各样的机器人：
- 支持机械臂、腿式机器人、无人机、软体机器人等，并广泛支持加载不同的文件类型。
用户友好的 Python 接口：
- 纯 Python 实现，包括前端接口和后端物理引擎，安装便捷，API 设计简单直观。
可微分性：
- 设计为完全兼容可微分模拟，目前 MPM 求解器和工具求解器是可微分的，其他求解器的可微分性将很快添加。
基于物理的触觉传感器：
- 涉及基于物理且可微分的触觉传感器模拟模块，将很快集成到公开版本中。

快速安装：
- 通过 PyPI 安装 Genesis：
  pip install genesis-world
- 另需按官方指引安装 PyTorch。
文档：
- 访问在线文档获取详细安装教程、使用指南和 API 文档。

优势：

不足：

Genesis 作为一个通用物理平台，凭借其高性能、跨平台兼容性和丰富的功能，为机器人、具身 AI 和物理 AI 应用提供了强大的支持。它不仅能够模拟各种材料和物理现象，还支持自然语言生成和多模态数据生成，为研究人员和开发者提供了一个高效、灵活的开发环境。随着项目的不断发展和社区的积极参与，Genesis 有望在物理仿真和 AI 领域发挥更大的作用。更多详细信息，请访问 Genesis 项目主页。