Genesis World#

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Genesis World 是什么？#

Genesis World 是面向物理 AI 开发的仿真平台。它把统一的多物理引擎、照片级真实渲染器 Nyx，以及跨平台编译器 Quadrants 放在同一个 Pythonic 仿真接口之后。Genesis World 既能从单台笔记本上的 kernel 扩展到数据中心级 GPU，也保持了适合研究代码阅读、扩展和嵌入的接口。

它以前名为 Genesis，最早是 2024 年 12 月启动的学术项目；现在其开发由 Genesis AI 正式支持。更多技术背景见我们的 blog post。

Genesis World 包含四层。上层是你构建的机器人环境、机器学习流水线或智能体仿真；下层是你拥有的计算后端。

  • Simulation Interface：面向用户的 API，包括资产解析（URDF、MJCF、OBJ、GLB、USD 等）、实体访问器、控制器、传感器、并行/异构环境和内置 GUI。

  • Physics：统一的多物理引擎，集成 Rigid、FEM、MPM、Particle（PBD / SPH）、uipc、显式耦合器和 SAP，并共享同一个场景与状态。

  • Render：三条渲染路径都作为相机传感器接入：Nyx（Genesis 自研、面向机器人任务的渲染器）、Luisa（DSL 光线追踪器）和 Pyrender（光栅化器）。

  • Compiler：Quadrants 会把 Python kernel code 降低到 CUDA、AMD ROCm、Apple Metal、Vulkan、x86 和 ARM64，并承载 Genesis World 的自动微分、GPU graphs 和 fastcache 机制。

核心特性#

与以往的仿真平台相比，以下是 Genesis World 的几个核心特性：

  • 🐍 Pythonic 且完全透明。Genesis World 使用 Python 开发并完全开源，使代码理解和贡献更容易。

  • 👶 轻松安装，API 设计极其简单且用户友好。

  • 🚀 并行仿真带来前所未有的速度：Genesis World 是世界上最快的物理引擎，仿真速度比现有的GPU 加速机器人仿真器（Isaac Gym/Sim/Lab、Mujoco MJX 等）快10~80 倍，同时不妥协仿真精度和保真度。

  • 💥 统一框架支持各种最先进的物理求解器，建模广泛的材料和物理现象。

  • 📸 通过 Nyx 提供照片级真实光线追踪渲染，并针对机器人应用优化性能。

  • 📐 可微分性：Genesis World 设计为与可微分仿真兼容，自动微分和反向传播基础设施由 Quadrants 提供。

  • ☝🏻 内置完整传感器系统：除了物理精确且可微的触觉传感器，还包括 IMU、lidar、深度相机、接触力、表面距离和温度网格传感器，均可直接用于并行和异构环境。

快速开始#

快速安装#

Genesis 可通过 PyPI 获取：

pip install genesis-world

您还需要按照官方说明安装 PyTorch。

文档#

Note

本文档站点非官方站点，由 GitHub@Atticlmr 翻译润色。

请参阅我们的文档站点了解详细的安装步骤、教程和 API 参考。

LLM友好文档获取(Beta)#

Note

本文档站点非官方站点，由 GitHub@Atticlmr 制作 问题反馈：https://github.com/Atticlmr/genesis-doc-zh-CN/issues

请将以下提示词输入大模型即可使用

LLm友好文档地址:https://genesis.osaerialrobot.top/llm_docs/
### 使用方法
1. **先读取索引**了解文档结构：

https://genesis.osaerialrobot.top/llm_docs/00_INDEX.txt

2. **按需加载模块**（不要一次性加载全部，避免上下文过长）：
- 新手入门 → 01_intro + 02_getting_started
- 机器人控制 → 03_robot_control
- 物理仿真 → 04_physics_simulation + 09_advanced_topics
- API 查询 → 10_api_core 及之后的模块
3. **获取具体模块**（示例）：

https://genesis.osaerialrobot.top/llm_docs/02_getting_started_入门指南_基础.txt

### 编码说明
文档使用 UTF-8 编码，获取时请确保使用正确的编码方式解析。

为 Genesis 贡献#

Genesis 项目的目标是构建一个完全透明、用户友好的生态系统，让来自机器人和计算机图形学领域的贡献者能够齐聚一堂，协作创建一个高效率、真实（包括物理和视觉）的虚拟世界，用于机器人研究及其他领域。

我们诚挚欢迎社区以任何形式做出贡献，让机器人的世界变得更美好。从新功能的 pull request、bug 报告，到哪怕是让 Genesis API 更直观的微小建议，都衷心感谢！

支持#

  • 请使用 Github Issues提交 bug 报告和功能请求。

  • 请使用 GitHub Discussions讨论想法和提问。

引用#

如果您在您的研究中使用了 Genesis，我们将非常感谢您能引用它。我们仍在撰写技术报告，在它公开之前，您可以考虑引用：

@misc{Genesis,
  author = {Genesis Authors},
  title = {Genesis: A Generative and Universal Physics Engine for Robotics and Beyond},
  month = {December},
  year = {2024},
  url = {https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis}
}