NVIDIA Isaac Lab

NVIDIA Isaac™ Lab 是一个开源、基于 GPU 加速的模块化框架，用于大规模训练机器人策略的机器人学习。

其构建基于 Omniverse™ 库，采用模块化架构，使开发者可以自由选择物理引擎、相机传感器以及渲染管线。通过这种灵活性，Isaac Lab 能够在更广泛的算力平台上搭建训练工作流，更好地衔接高保真仿真与可扩展机器人训练之间的鸿沟。

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 文档

Isaac Lab 工作原理

Isaac Lab 采用模块化架构和 NVIDIA GPU 加速并行技术，适用于构建覆盖多种机器人形态（包括人形机器人、机械臂、自动驾驶移动机器人）的控制策略。

该平台为机器人学习提供完整框架，涵盖环境搭建到策略训练，支持模仿学习与强化学习方法。此外，可结合 NVIDIA PhysX、NVIDIA Warp、MuJoCo 等多种物理引擎进行定制和扩展。

NVIDIA Isaac Lab 也是 NVIDIA Isaac GR00T 平台的核心机器人学习框架。

入门资源

Isaac Lab 白皮书

了解先进仿真能力与数据中心级规模执行如何结合，为机器人研究带来新的突破。

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NVIDIA Isaac Lab-Arena

基于 Isaac Lab 构建的 Isaac Lab-Arena 是一个开源框架，用于在仿真环境中进行可扩展的策略评估。

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Isaac Lab 课程

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主要特性

Two robotic hands rolling a ball showing flexible robot learning

灵活的机器人学习

借助机器人训练环境、任务、学习技术以及集成自定义库 (例如。skrl、RLLib、rl_games 等)。

A robotic hand is programmed to pick up a teddy bear toy

缩小仿真与现实之间的差距

使用 Newton、PhysX 或任意物理引擎，在更高保真度物理环境中训练策略，从而实现更强的接触建模和更真实的交互，适配更广泛类型的任务。

随处扩展训练规模

利用基于 Warp 和可被 CUDA® 图优化的仿真环境构建的 GPU 优化仿真路径，运行高速、大规模训练，并通过无界面的独立运行模式，从工作站到数据中心实现便捷部署。

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教程

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Newton，下一代开源物理仿真引擎

Newton 是一个开源的、支持 GPU 加速且可扩展的物理引擎，由 Google DeepMind 和 Disney Research 共同开发，并由 Linux 基金会管理。它构建在 NVIDIA Warp 和 OpenUSD 之上，针对机器人领域进行了优化，并且兼容 MuJoCo Playground、Isaac Lab 等学习框架。Newton 的 Beta 版本现已开放使用。

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