以下是当前主流的物理仿真引擎和机器人/强化学习仿真平台的特点和适用场景，方便根据需求选择：
🧠 NVIDIA 系列
✅ Isaac Lab v1.4 / v2
特点 ：
基于 Omniverse + Isaac Sim，属于高端视觉+机器人仿真框架
v2 更加模块化，支持多机器人、多任务、多环境并行
超强图形渲染、多机器人支持好、GPU 加速
适合 强化学习 (RL) + 视觉导航
依赖 ：
NVIDIA GPU
Omniverse Isaac Sim
✅ Isaac Gym （已停止更新）
特点 ：
强化学习仿真平台，侧重高并发 GPU 并行环境（如一台机器运行上千个 RL 环境）
功能已被 Isaac Lab / Omniverse 合并替代
🧠 MuJoCo 系列（Google DeepMind）
✅ MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact)
特点 ：
最著名的 RL 物理引擎之一，免费开源
高精度物理模拟、速度快、支持软体动力学（soft-body）
适用场景 ：
常用于 OpenAI Gym、DeepMind 控制套件
适合机械臂、二足、操控、Locomotion 等任务
🧠 SAPIEN 系列（UCSD + Waymo）
✅ SAPIEN v2
特点 ：
偏向于物理真实的操控仿真（如抓取、堆叠、拉门）
支持物体铰链/关节建模，力触觉模拟优秀
用于真实感抓取
✅ SAPIEN v3（最新版）
特点 ：
重构架构，更现代、更快
更易于与 PyTorch 等集成
适合 Manipulation + RL + 数据集生成
🧠 Genesis（来自 MIT）
特点 ：
专注于复杂的抓取与人类行为建模
适合人机交互仿真
偏向行为模拟（Behavior simulation）
对比 ：
和 SAPIEN 有一定重叠，但更偏向行为模拟
🧠 PyBullet
特点 ：
基于 Bullet 物理引擎的 Python 封装
轻量级、跨平台、易用
支持渲染和非渲染模式
适用场景 ：
快速原型、教学、简单 RL 实验
劣势 ：
图形和物理精度不如 MuJoCo 或 Isaac Sim
✅ 总结对比
名称
渲染质量
物理精度
强化学习支持
并行能力
易用性
特别适合场景
Isaac Lab v2
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✅✅✅✅✅ (GPU)
中等
多机器人视觉+控制
Isaac Gym
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中等
多环境并行 RL
MuJoCo
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中高
控制、操控、Locomotion
SAPIEN v3
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中等
高真实感操控
Genesis
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?
偏难
行为模拟、抓取
PyBullet
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教学、原型、低算力实验