Genesis: 実物理ベースの4Dダイナミックワールドシミュレーションのためのオープンソース生成物理エンジン

はじめに

Genesisは、汎用ロボティクスと具現化AI学習のために設計された生成物理ワールドです。Genesisは、ジェネレーティブAIと物理シミュレーションの組み合わせにより、無限の多様なデータを解き放つことで、ロボットが様々な環境で様々なスキルを学習できるように設計されています。超高速のシミュレーション速度と複数のロボット形態をサポートするこのプラットフォームは、次世代のシミュレーションインフラを象徴しています。

機能一覧

• 超高速シミュレーション1秒間に100万ステップ以上のシミュレーションが可能で、シミュレーション効率が大幅に向上します。
• マルチマテリアル対応剛体、液体、気体、変形可能な物体など、さまざまな材料とその相互作用をモデリングします。
• マルチロボット・フォームのサポートロボットアーム、脚式ロボット、器用な手、移動ロボット、ドローン、ソフトロボットなどをサポートします。
• マルチフィジックスソルバーのサポート複数の物理ソルバーが内蔵されており、必要に応じて切り替えることができます。
• 生成シミュレーションジェネレーティブAIと物理シミュレーションを組み合わせ、無限のデータを提供。
• ソフト・ロボティクス・サポートソフトマッスルとソフトロボットを完全にサポートする初のプラットフォーム。

ヘルプの使用

設置プロセス

1. クローン倉庫ターミナルで実行 git clone https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git クローン倉庫
2. 依存関係のインストールプロジェクト・ディレクトリに移動して pip install -r requirements.txt 必要な依存関係をインストールします。
3. 設定環境プロジェクトに基づく README.md ファイルで、必要な環境変数とパスを設定する。

使用ガイドライン

1. シミュレーションの開始走る python main.py シミュレーション・プラットフォームを起動します。
2. 物理ソルバーを選択設定ファイルで適切な物理ソルバーを選択する。 リジッドボディソルバー もしかしたら フルードソルバー.
3. ロボットモデルの読み込み内蔵されたURDFのような設定システムを使ってロボットモデルをロードします。
4. シミュレーション・タスクの実行シミュレーション・タスクのパラメータを要件に応じて設定し、シミュレーション・タスクを実行し、シミュレーション結果を観察します。
5. データ作成生成シミュレーション機能を用いて、ロボット学習のための多様なデータセットを生成する。

詳しい操作手順

• 剛体シミュレーションセレクション リジッドボディソルバーそして、剛体モデルをロードし、シミュレーション・パラメータを設定し、シミュレーションを実行し、剛体の運動と相互作用を観察する。
• 液体シミュレーションセレクション フルードソルバー液体モデルをロードし、液体の特性（粘度、表面張力など）を設定し、シミュレーションを実行し、液体の流れと相互作用を観察します。
• ソフト・ロボット・シミュレーションソフトボディロボットのモデルを読み込み、ソフトボディ特性（弾性、塑性など）を設定し、シミュレーションを実行し、ソフトボディロボットの動きや変形を観察します。
• 生成シミュレーション生成AIモデルを組み合わせ、生成パラメータを設定し、シミュレーションを実行して、ロボットが学習するための多様なデータセットを生成します。

これらのステップにより、効率的なロボットシミュレーションと学習のためにGenesisプラットフォームの機能を十分に理解し、使用することができます。