TL;DR 关键要点:
Genesis项目使用生成式AI作为高精度物理引擎来创建逼真的模拟,允许在虚拟环境中进行高级机器人训练,这些环境与真实世界条件极为相似。 借助GPU加速,Genesis实现了比真实物理环境快43万倍的模拟速度,在消费级硬件上仅需几秒即可完成复杂的机器人训练任务。 重新构建的通用物理引擎能够模拟广泛材料和物理现象。 强大的模拟到现实转移能力确保了在模拟中学习到的技能能够有效转化为实际应用,使机器人能够应对不可预测的情况。 平台自动化了诸如任务生成和环境设计等关键方面的工作流程,其开源性质使得高级工具对研究人员、开发人员和爱好者来说都是可访问的。 Genesis支持制造业、物流业和医疗保健等行业中的各种应用,并引入了软体机器人和复杂精确运动规划方面的创新。Genesis项目正在通过利用生成式AI的力量来改变机器人的训练和部署方式。
作为一款复杂的物理引擎,它创造了高度逼真的物理环境模拟,为机器人开发提供了一种新的方法。凭借其开源框架和兼容消费级硬件的能力,Genesis使得高级机器人培训对研究人员、开发人员和爱好者来说都是可访问的。生成式AI作为精确物理引擎:
Genesis项目的基石是其生成式AI驱动的物理引擎,能够以惊人的准确性模拟动态四维物理环境。
该引擎支持广泛的物理行为:刚体动力学: 模拟固体物体的运动和相互作用。
软肌肉交互: 模型灵活和弹性材料(如人工肌肉)。
流体模拟: 在各种条件下复制液体和气体的行为。
可变形材料: 模拟在力的作用下可以弯曲、拉伸或压缩的对象。
通过如此精确地复制现实世界条件,Genesis使机器人能够在虚拟环境中进行与现实世界极为相似的训练。
例如,一个机械臂可以练习处理不同纹理、重量和形状的对象,确保其适应现实世界的任务。这种细节水平允许开发者在部署前精调机器人的性能,节省时间和资源。观看此视频于YouTube。
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通过增强模拟到现实转移能力以适应实际应用: 在 robotics 领域的一个关键挑战是确保在模拟中学到的技能能够有效地转化为实际场景。Genesis通过其强大的模拟到现实转移能力解决了这一问题。通过引入环境中的变化性——例如改变光照条件、表面纹理或物体摆放——使机器更好地应对不可预测的实际场景条件。例如,在杂乱虚拟房间中导航训练过的机器人可以无缝适应类似任务的实际空间(如仓库、办公室或家庭)。这种适应性确保了使用 Genesis 训练出的机器不仅在受控环境中高效运行,在动态的实际环境中也可靠运行。 简化 robotics 开发流程: Genesis通过自动化多个关键方面来简化 robotics 开发流程。平台可以:- 生成 robotic 任务: 自动创建针对特定目标定制化的训练场景。
- 设计虚拟环境: 构建真实且可定制化的训练空间。
- 定义奖励函数: 确立指导 robotic 学习的表现指标。
- 制造业: robots 可以以精确高效的手段组装产品从而降低生产成本。
- 物流业: 自动车辆与无人机可以优化交付系统及仓库操作。
- 医疗保健: robots 可以协助手术、康复及护理工作。
- 家庭助手: robots 可以帮助家务事、提供陪伴或协助有残疾的人士。