主流物理仿真引擎和机器人/强化学习仿真平台对比

以下是当前主流的物理仿真引擎和机器人/强化学习仿真平台的特点和适用场景，方便根据需求选择：

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NVIDIA 系列

✅ Isaac Lab v1.4 / v2

• 特点：
  • 基于 Omniverse + Isaac Sim，属于高端视觉+机器人仿真框架
  • v2 更加模块化，支持多机器人、多任务、多环境并行
  • 超强图形渲染、多机器人支持好、GPU 加速
  • 适合 强化学习 (RL) + 视觉导航
• 依赖：
  • NVIDIA GPU
  • Omniverse Isaac Sim

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✅ Isaac Gym （已停止更新）

• 特点：
  • 强化学习仿真平台，侧重高并发 GPU 并行环境（如一台机器运行上千个 RL 环境）
  • 功能已被 Isaac Lab / Omniverse 合并替代

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MuJoCo 系列（Google DeepMind）

✅ MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact)

• 特点：
  • 最著名的 RL 物理引擎之一，免费开源
  • 高精度物理模拟、速度快、支持软体动力学（soft-body）
• 适用场景：
  • 常用于 OpenAI Gym、DeepMind 控制套件
  • 适合机械臂、二足、操控、Locomotion 等任务

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SAPIEN 系列（UCSD + Waymo）

✅ SAPIEN v2

• 特点：
  • 偏向于物理真实的操控仿真（如抓取、堆叠、拉门）
  • 支持物体铰链/关节建模，力触觉模拟优秀
  • 用于真实感抓取

✅ SAPIEN v3（最新版）

• 特点：
  • 重构架构，更现代、更快
  • 更易于与 PyTorch 等集成
  • 适合 Manipulation + RL + 数据集生成

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Genesis（来自 MIT）

• 特点：
  • 专注于复杂的抓取与人类行为建模
  • 适合人机交互仿真
  • 偏向行为模拟（Behavior simulation）
• 对比：
  • 和 SAPIEN 有一定重叠，但更偏向行为模拟

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PyBullet

• 特点：
  • 基于 Bullet 物理引擎的 Python 封装
  • 轻量级、跨平台、易用
  • 支持渲染和非渲染模式
• 适用场景：
  • 快速原型、教学、简单 RL 实验
• 劣势：
  • 图形和物理精度不如 MuJoCo 或 Isaac Sim

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✅ 总结对比

名称	渲染质量	物理精度	强化学习支持	并行能力	易用性	特别适合场景
Isaac Lab v2			✅✅✅✅✅	✅✅✅✅✅ (GPU)	中等	多机器人视觉+控制
Isaac Gym			✅✅✅✅	✅✅✅✅✅	中等	多环境并行 RL
MuJoCo			✅✅✅✅	✅✅✅	中高	控制、操控、Locomotion
SAPIEN v3			✅✅✅	✅✅✅	中等	高真实感操控
Genesis			✅✅	?	偏难	行为模拟、抓取
PyBullet			✅✅	✅✅✅	✅✅✅✅	教学、原型、低算力实验

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