目录
- [1. 创建 conda 虚拟环境](#1. 创建 conda 虚拟环境)
- [2. 源码安装](#2. 源码安装)
- [3. 测试(无人机悬停策略)](#3. 测试(无人机悬停策略))
- 参考
前言: Genesis 是一个用于机器人、嵌入式 AI 和物理 AI 应用的综合物理平台。可用于多种机器人,如:空中机器人,人型,机械臂,软体机器人等。完全支持可微分模拟,且比现有 GPU加速 模拟器(如Isaac Gym/Sim/Lab、Mujoco MJX)快 10~80倍 ,同时 保持高精度高保真 。
它包含以下核心功能:
- 通用物理引擎:从零开始构建,可模拟多种材料和物理现象
- 机器人仿真平台:轻量、高速、Python友好、易于使用
- 照片级渲染系统:高性能、真实感强
- 数据生成引擎:把自然语言描述转换成各类数据
环境:Ubuntu 20.04,Python 3.11,torch-2.8.0+cu128,NVIDIA RTX 3060 12G,NVIDIA Driver Version: 570.133.07。
1. 创建 conda 虚拟环境
安装 Genesis 之前必须安装好 conda
bash
conda create -n genesis python=3.11 # python verson >= 3.10,<3.14
bash
conda activate genesis # 激活
pip install torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install tensorboard
2. 源码安装
注: 通过pip安装,默认安装 0.2.1 版本的 genesis,有很多新功能无法支持
bashconda activate genesis # 激活 pip install genesis-world
源码安装可以安装最新版的 genesis
bash
conda activate genesis # 激活
git clone https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis.git # 下载源码
cd Genesis
pip install -e ".[dev]" # 安装
3. 测试(无人机悬停策略)
- 训练
bash
cd ./Genesis/examples/drone
conda activate genesis # 激活
pip install rsl-rl-lib==2.2.4 # 安装 rl 库
python hover_train.py -e drone-hovering -B 8192 --max_iterations 300 # 训练
# 日志默认在 logs 文件夹
参数解释:
-e drone-hovering:指定实验名称为 "drone-hovering"。
-B 8192:设置并行训练的环境数量为 8192。
--max_iterations 300:指定最大训练迭代次数为 300。
-v: 可选,训练时可视化。
- 评估
bash
conda activate genesis # 激活
python hover_eval.py -e drone-hovering --ckpt 299 --record
参数解释:
-e drone-hovering:指定实验名称为 "drone-hovering"。
--ckpt 299: 从检查点 300 加载训练好的策略。
--record: 记录评估过程并保存无人机表现的视频。

更多细节请参考 🚁 使用强化学习训练无人机悬停策略 --- Genesis 0.2.0 文档
参考
Genesis-Embodied-AI/Genesis: A generative world for general-purpose robotics & embodied AI learning.
💡 什么是 Genesis --- Genesis 0.2.0 文档
🚁 使用强化学习训练无人机悬停策略 --- Genesis 0.2.0 文档
GitHub - KafuuChikai/GenesisDroneEnv: Genesis Reinforcement Learning Environments for Drones
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