Newton Physics集成#
Newton 是一个面向机器人、研究和先进仿真工作流程设计的 GPU 加速、可扩展且可微分的物理仿真引擎。基于 NVIDIA Warp 构建并集成 MuJoCo Warp，Newton 提供高性能仿真、现代 Python API 和灵活的架构，适用于用户和开发者。
Newton是一个由开源社区驱动的项目，得到了 NVIDIA、Google Deep Mind 和 Disney Research 的贡献，由Linux基金会管理。
该集成作为 Isaac Lab 3.0 Beta 的一部分，发布在 Isaac Lab 的 develop 分支 ，目前正在积极开发中。许多功能尚不受支持，目前仅包括一组有限的经典 RL 和平面地形运动强化学习示例。
该 Isaac Lab 集成和 Newton 本身都在积极开发中。我们计划在未来支持更多强化学习和模仿学习工作流程的功能，但上述任务是了解 Newton 在 Isaac Lab 中如何集成的良好切入点。
我们通过将学习到的策略从 Newton 迁移到 PhysX 以及从 PhysX 迁移到 Newton，验证了针对 PhysX 的 Newton 模拟。此外，我们还成功将通过Newton训练的运动策略部署到了 G1 机器人。更多信息请参见 here 。
Newton 可以支持 多个求解器 用来处理不同类型的物理仿真，但目前 Isaac Lab 的集成主要集中在 MuJoCo-Warp 求解器上。
Isaac Lab 和 Newton 的后续更新将包括性能上的持续改进以及与更多求解器的集成。
在 Newton 和该 Isaac Lab 集成的开发阶段，您可能会遇到破坏性变更以及不完善的文档。在框架达到正式发布之前，我们暂时无法提供官方支持或调试帮助。感谢您在我们打造稳健、完善框架过程中的理解与耐心！