1、引言

小屌丝：鱼哥，你知道V-REP吗？
小鱼：V-REP，那当然知道了啊
小屌丝：那是啥平台啊
小鱼：你咋突然问这个？
小屌丝：这不是有人问我，我不知道，就寻思问问你呢。
小鱼：哦，
小屌丝：鱼哥，你别就哦啊， 你倒是告诉我啊
小鱼：哦，
小屌丝：鱼哥，最近1024码农节可到了， 你可得搞点事情。
小鱼：这个，有在搞的啊。
小屌丝：我就知道，这么重要的节日，一定少不了你的表演
小鱼：那我去"表演"了
小屌丝：鱼哥，等一下， 你告诉我V-REP是啥呗
小鱼：好吧，这就给你讲一讲具身智能的仿真平台。
小屌丝：超奈斯哦。

2 具身智能机器人仿真平台一览

2.1 Isaac Sim

NVIDIA Isaac Sim是一款参考应用程序，它使开发人员能够在基于物理的虚拟环境中设计、模拟、测试和训练基于人工智能的机器人和自主机器。Isaac Sim 建立在 NVIDIA Omniverse 的基础上，具有完全的可扩展性，使开发人员能够构建基于通用场景描述（OpenUSD）的自定义模拟器，或者将 Isaac Sim 的核心技术集成到他们现有的测试和验证流程中。

2.2 AirSim

2017年，微软研究院创建了AirSim，作为一个用于人工智能研究和实验的模拟平台。

AirSim 是一款基于 Unreal Engine的无人机、汽车等多种设备的模拟器。

• 它是开源的、跨平台的，并支持与流行的飞行控制器（如 PX4 和 ArduPilot）进行软件在环（Software-in-the-Loop, SIL）模拟，以及与 PX4 进行硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）模拟，以实现物理和视觉上逼真的模拟。

• AirSim 被开发为一个 Unreal 插件，可以简单地插入到任何 Unreal 环境中。 同样也为 Unity 插件提供了一个实验性版本。

• AirSim 作为一个 AI 研究平台，主要用于实验深度学习、计算机视觉和强化学习算法在自动驾驶车辆中的应用。为此，AirSim 还提供了 API，以便以平台无关的方式检索数据和控制车辆。

2.3 V-REP

V-REP（Virtual Robot Experimentation Platform，现已更名为CoppeliaSim）是一款功能强大的机器人仿真软件，为开发者提供了一个集成的3D开发环境，用于快速原型验证、远程监控、快速算法开发、机器人相关教育和工厂自动化系统仿真。

这款软件因其全面的功能和用户友好的界面，在机器人研究和教育领域广受好评。V-REP具备几个核心特点，

• 首先是其跨平台的能力，支持Windows、MacOS和Linux操作系统，为不同用户提供了灵活的选择。

• 其次，V-REP提供了多种编程方法和编程语言支持，包括

  • 嵌入式脚本（支持Lua）、插件、附加组件、ROS节点、远程客户端应用编程接口等，
  • 且支持C/C++、Python、Java、Matlab、Octave等多种编程语言，极大地方便了不同技术背景的开发者。

• 在物理仿真方面，V-REP集成了多个物理引擎，包括：ODE、Bullet、Vortex和Newton，能够根据物体的物理属性计算运动、旋转和碰撞，提供逼真的仿真效果。

• 此外，V-REP还提供了完整的运动学解算器，支持任何机构的逆运动学和正运动学计算，使得仿真结果更加准确。

• V-REP在机器人仿真方面的功能也十分强大，内置了丰富的机器人模型和控制接口，支持路径规划、图像处理、动态颗粒仿真等多种高级功能。

• 除了上述功能外，V-REP还提供了丰富的视觉化工具，如数据记录与可视化（时距图、X/Y图或三维曲线）、图形编辑模式等，方便用户实时查看和分析仿真结果。

• 此外，V-REP还支持多层取消/重做、影像记录、油漆仿真等功能，提高了用户的操作效率。

2.4 Unity

Unity机器学习agent工具包（ML-Agents）是一个开源项目，它使游戏和模拟能够作为训练智能agent的环境。

我们提供了基于PyTorch的最先进算法的实现，使游戏开发者和爱好者能够轻松地为2D、3D以及VR/AR游戏训练智能agent。

研究人员还可以使用提供的易于使用的Python API，通过强化学习、模仿学习、神经进化或任何其他方法来训练agent。

这些训练好的agent可用于多种目的，包括控制NPC行为（在各种设置中，如多agent和对抗性）、游戏构建的自动化测试以及在发布前评估不同的游戏设计决策。

ML-Agents工具包对游戏开发者和AI研究人员来说是互惠互利的，因为它提供了一个中心平台，可以在Unity的丰富环境中评估AI的进步，然后将这些进步提供给更广泛的研究和游戏开发者社区。

2.5 Pybullet

PyBullet 是一个用于机器人学、游戏开发和图形研究的开源物理仿真库。它是基于 Bullet Physics SDK，这是一个成熟的、广泛使用的开源物理引擎。PyBullet 提供了 Python 接口，使得开发者能够利用 Bullet 强大的物理仿真能力，同时享受 Python 的易用性。主要优势：多体动力学仿真: PyBullet 能够精确模拟多体系统的动态行为，包括刚体和软体动力学。机器人学支持: 它支持加载 URDF（统一机器人描述格式）文件，这是一种在机器人学中广泛使用的标准格式。逆向动力学和运动规划: PyBullet 提供了逆向动力学求解器和运动规划算法，这对于机器人的路径规划至关重要。渲染和可视化: 它包括一个简单的直接渲染器，也可以通过 VR 接口进行更高级的渲染。强化学习环境: PyBullet 与 OpenAI Gym 兼容，为强化学习提供了标准化的环境和接口。跨平台: 它可以在 Windows、Linux 和 macOS 上运行。

2.6 PhyScene

PhyScene是一种新颖的方法，用于生成具有真实布局、可移动目标和丰富物理交互性的交互式3D场景，这些特性专为具身agent量身定制。

基于条件扩散模型来捕获场景布局，并设计了新颖的基于物理和交互性的引导函数，这些函数包含了来自物体碰撞、房间布局以及agent交互性的约束。

2.7 Habitat

Habitat是一个用于研究具身人工智能（AI）的平台。

Habitat能够在高度逼真的3D模拟环境中训练具身agent（虚拟机器人）。

Habitat由以下部分组成：

• Habitat-Sim：一个灵活、高性能的3D模拟器，具有可配置的agent、传感器和通用的3D数据集处理能力。Habitat-Sim运行速度快—在渲染Matterport3D场景时，它能够在单线程下达到数千帧每秒（fps）的速度，而在单个GPU上进行多进程处理时，速度可超过10,000 fps。
• Habitat-API：一个模块化的高级库，用于具身AI算法的端到端开发——定义任务（如导航、指令跟随、问题回答）、配置、训练和评估具身agent。
  

2.8 SAPIEN

SAPIEN模拟器为机器人、刚体和铰接物体提供物理模拟。它通过纯Python接口支持强化学习和机器人技术。

此外，它还提供了多种渲染模式，包括深度图、法线图、光流、活动光和光线追踪。

3、总结

关于具身智能的仿真平台，在具身智能机器人是必须要具备的，而且，这些具身智能的仿真平台也是很奈斯的。
从事具身智能人形机器人领域的小伙伴，一定不能错过的哦。

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