当前位置：首页 > news >正文

创造一个无限可能的机器人世界！——Genesis开源项目了解一下

news 2025/7/8 7:58:30

打造机器人和化身AI学习的生成世界：Genesis项目详解

在当今的科技领域，机器人的发展与人工智能的进步总是吸引着众多关注。而在背后推动这一切的，是无数尖端的研究与技术。Genesis是其中的翘楚。作为一款生成型世界平台，Genesis旨在为机器人和躯体化AI学习提供一个通用的物理模拟环境。本文将深入剖析Genesis项目，展示其核心特性、应用场景及具体使用方法。

探索Genesis：何为Genesis？

Genesis是一个先进的物理平台，其设计初衷便是服务于通用机器人、化身AI以及物理AI应用。它集成了多个强大的功能：

通用物理引擎：经过重新设计和构建的引擎，能够模拟一系列广泛的材料和物理现象。
具有轻量级、超快、Python风格且用户友好的机器人模拟平台。
强大的高速照片级真实感渲染系统。
可以将用户提示的自然语言描述转化为多种数据模式的生成数据引擎。

Genesis通过一个完整重新设计和构建的通用物理引擎将多种物理求解器及其耦合整合到一个统一的框架中。该核心物理引擎进一步由在更高层次上操作的生成代理框架增强，旨在实现机器人领域及其之外的全自动数据生成。

打破传统限制：Genesis的项目目标

Genesis的诞生是为了降低使用物理模拟进行机器人研究的门槛，令其为所有人所触手可及。这款平台切实地统一了多样的物理求解器，力图最高保真度地重现物理世界。同时，它积极推动着数据生成的自动化，减少人为的投入，让数据自身循环不息。

Genesis大大降低了物理模拟的使用难度，使得开展机器人研究变得更加便捷。其使命更是推动这一领域的全面普及，使得科研成果快速转化为实际应用，惠及每一个需要它的人。

应用实例：模拟物理中的无限可能

Genesis不仅仅是一个模拟平台，更是一个具有开拓性的项目。通过整合多种物理求解器，它能够真实再现刚体、液体、气体、可变形物体、薄壳物体以及颗粒材料等一系列的物理现象。这样的特性使Genesis成为了一个可以在各类复杂环境中准确重现物理现象的平台。

例如，在机器人领域，它提供了跨平台支持，能够在Linux、macOS和Windows上运行，同时兼容多种计算后端（包括CPU、Nvidia/AMD GPUs和Apple Metal）。这一特性极大地提高了其适用性，无论是学术研究还是工业应用中，都可以轻松应对。

同时，Genesis还支持多种机器人的仿真，包括机械臂、腿式机器人、无人机以及软体机器人等。其丰富的设备兼容性，令它在模拟各种复杂机器人动作和环境中，提供了极具价值的支持。

关键特性大揭秘

Genesis拥有一系列让人印象深刻的特点，这让它在同类工具中脱颖而出：

速度：在使用单个RTX 4090模拟Franka机器人手臂时达到每秒超过4300万帧的速度（快于实时的43万倍）。
多平台支持：可以在Linux、macOS和Windows上运行，并支持CPU、Nvidia/AMD GPU和Apple Metal等多种计算后端。
多样物理求解器的整合：包括刚体、MPM、SPH、FEM、PBD和稳定流体。
丰富的材质模型：支持刚体、液体、气体、可变形物体、薄壳物体和颗粒材料的模拟和耦合。
兼容性：支持多种机器人的仿真，包括机械臂、腿式机器人、无人机、软体机器人，并支持加载各类文件格式。
照片级真实感渲染：本地光线追踪渲染能力。
可微性：Genesis被设计为完全可微，目前有多个求解器已经支持或计划支持可微操作。

开门即用：安装与使用指南

Genesis的开发者为用户提供了非常便捷的安装方式。首先，用户需要按照官方说明安装PyTorch，然后通过PyPI安装Genesis：

pip install genesis-world # 要求Python版本在3.10到3.13之间

为了获得最新版本，可以使用以下命令确保pip已更新：

pip install git+https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git

对于那些希望编辑Genesis源码的用户，可以通过以下步骤在可编辑模式下安装：

git clone https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git
cd Genesis
pip install -e ".[dev]"

使用Docker简化流程

Genesis还提供了使用Docker容器的选项，用户可以通过Docker镜像更为便捷地运行Genesis。首先构建Docker镜像：

docker build -t genesis -f docker/Dockerfile docker

然后在Docker镜像中运行示例：

xhost +local:root # 允许容器访问显示docker run --gpus all --rm -it \
-e DISPLAY=$DISPLAY \
-v /dev/dri:/dev/dri \
-v /tmp/.X11-unix/:/tmp/.X11-unix \
-v $PWD:/workspace \
genesis

针对使用AMD硬件的用户，Genesis也提供了相应的Dockerfile，他们可以按以下步骤进行安装：

docker build -t genesis-amd -f docker/Dockerfile.amdgpu docker

随后通过以下命令运行：

docker run -it --network=host \--device=/dev/kfd \--device=/dev/dri \--group-add=video \--ipc=host \--cap-add=SYS_PTRACE \--security-opt seccomp=unconfined \--shm-size 8G \-v $PWD:/workspace \-e DISPLAY=$DISPLAY \genesis-amd