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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：
🧠 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
✅ 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
🧠 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
🧠 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
🧠 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
🧠 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
✅ 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 |