开源项目教程：Genesis

开源项目教程：Genesis

Genesis A generative world for general-purpose robotics & embodied AI learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/genesi/Genesis

1. 项目介绍

Genesis 是一个为通用目的的机器人学/具身AI/物理AI 应用设计的物理平台。它具有以下特性：

• 一个从零开始重建的通用物理引擎，能够模拟广泛的材料和物理现象。
• 一个轻量级、超快速、易于使用且用户友好的机器人学模拟平台。
• 一个强大的实时渲染系统。
• 一个将用户提示的自然语言描述转换为各种模态数据的生成数据引擎。

Genesis 集成了多种物理求解器和它们的耦合到一个统一的框架中，并且通过一个生成式代理框架进一步增强了核心物理引擎，旨在实现机器人学以外的全自动数据生成。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的系统中已安装了 PyTorch。安装 PyTorch 的官方说明可以在其官方网站找到。

接下来，通过 PyPI 安装 Genesis：

pip install genesis-world

如果要安装最新版本的 Genesis，可以使用以下命令：

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

请注意，手动更新包以同步到主分支是必要的。

如果您打算编辑 Genesis 的源代码，建议以开发者模式安装。首先确保已经卸载了 genesis-world 包，然后克隆仓库并本地安装：

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

3. 应用案例和最佳实践

以下是一些使用 Genesis 的案例和最佳实践：

• 机器人臂模拟：使用 Genesis 模拟各种机器人臂的运动，包括Franka robotic arm。
• 腿式机器人模拟：模拟腿式机器人的动态行为，以进行复杂的运动控制研究。
• 软机器人模拟：模拟软机器人的形变和运动，探索新型机器人的设计。
• 物理交互：利用 Genesis 的物理引擎进行物理交互和触觉模拟。

4. 典型生态项目

Genesis 的生态系统包括以下一些典型的项目：

• Taichi：一个高性能的跨平台计算后端。
• FluidLab：一个参考的MPM求解器实现。
• SPH_Taichi：一个参考的SPH求解器实现。
• Ten Minute Physics 和 PBF3D：参考的PBD求解器实现。
• MuJoCo：刚体动力学的参考。
• libccd：用于碰撞检测的库。

以上就是关于 Genesis 开源项目的简要教程。希望对您有所帮助！

Genesis A generative world for general-purpose robotics & embodied AI learning. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/genesi/Genesis