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物理在机器人仿真中发挥着至关重要的作用，它为机器人在真实环境中的行为及交互提供了精准的虚拟呈现基础。借助仿真器，研究人员和工程师能够以安全、高效且经济的方式训练、开发、测试和验证机器人控制算法及原型设计。

然而，仿真往往难以完全复刻现实，这一问题被称为“仿真与现实的差距”(sim-to-real gap)。机器人开发者需要一个统一、可扩展且可定制的解决方案来对现实世界的物理现象进行建模，其中包括对不同类型求解器的支持。

本文将介绍如何在 NVIDIA Isaac Lab 中使用 Newton 训练四足机器人，实现从一个点移动到另一个点，以及如何搭建包含工业机械臂的多物理场仿真环境，完成衣物折叠任务。

关于 Newton：Newton 是一款开源、可扩展的物理引擎，由 NVIDIA、Google DeepMind 和 Disney Research 共同开发，由 Linux Foundation 管理，旨在推动机器人学习与开发领域的发展。Newton 基于 NVIDIA Warp 和 OpenUSD 构建，能让机器人以更高的精度、速度和可扩展性学习处理复杂任务。它与 MuJoCo Playground、Isaac Lab 等机器人学习框架兼容。Newton 求解器 API 为 MuJoCo Warp 等不同物理引擎提供了接口，使其能在基于张量的数据模型上运行，从而轻松与 Isaac Lab 中的训练环境集成。

包含 Isaac Lab、Newton、MuJoCo 和 Warp 标注部分的架构图。Newton 是一个独立的 Python 包，提供 GPU 加速接口，用于描述机器人系统的物理模型和状态

在 NVIDIA Isaac Lab 中使用 Newton 训练四足机器人的运动策略：Isaac Lab 中全新集成了 Newton 物理引擎，为机器人研究与开发打造了更快速、更稳健的工作流。Newton 为机器人从仿真走向现实，实现实际应用价值提供了有力支持。

借助 Newton 独立引擎实现多物理场仿真：多物理场仿真能在单一框架中捕捉刚体(如机器人手部)与可变形物体(如布料)之间的耦合交互。这使得机器人设计、控制和任务性能的评估更贴近现实，同时支持基于数据的优化。Newton 可与 Isaac Lab 配合使用，但开发者也可在独立模式下通过 Python 直接调用它，以实验复杂的物理系统。

生态系统对 Newton 的应用：Newton 开源生态系统正快速发展，众多顶尖高校和企业正集成专用求解器与(yǔ)工(gōng)作(zuò)流(liú)，比(bǐ)如(rú)苏(sū)黎(lí)世(shì)联(lián)邦(bāng)理(lǐ)工(gōng)学(xué)院(yuàn)机(jī)器(qì)人(rén)系(xì)统(tǒng)实(shí)验(yàn)室(shì)、光(guāng)轮(lún)智(zhì)能(néng)、北(běi)京(jīng)大(dà)学(xué)、Style3D、慕(mù)尼(ní)黑(hēi)工(gōng)业(yè)大(dà)学(xué)等(děng)。从(cóng)触(chù)觉(jué)感(gǎn)知(zhī)到(dào)布(bù)料(liào)仿(fǎng)真(zhēn)，从(cóng)灵(líng)巧(qiǎo)操(cāo)作(zuò)到(dào)复(fù)杂(zá)地(de)形(xíng)运动，这些合作案例充(chōng)分(fēn)表(biǎo)明(míng)，Newton 为(wèi)推(tuī)动(dòng)机(jī)器(qì)人(rén)学(xué)习(xí)发(fā)展(zhǎn)，缩(suō)小(xiǎo)“仿(fǎng)真(zhēn)与(yǔ)现(xiàn)实(shí)的(de)差(chà)距(jù)”提(tí)供(gōng)了(le)通(tōng)用(yòng)基(jī)础(chǔ)。