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physical-ai-physics-selection

physical-ai-physics-selection

github.com/nvidia开发4.0k63 次安装今天更新
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关于 physical-ai-physics-selection

physical-ai-physics-selection 是为 Physical AI 工作流选择仿真引擎、求解器和集成方式的技能。它依据任务需求评估已有能力证据,并为有条件或未知的支持情况制定验证计划。

主要功能

  1. 01梳理物理和工作流需求
  2. 02比较相关引擎与集成方式
  3. 03分类功能支持情况及证据
  4. 04分别选择引擎、求解器和集成方式
  5. 05规划有代表性的设置与行为检查

适用场景

  1. 01为机器人学习或操作任务选择仿真方案
  2. 02评估可微工作流是否受支持
  3. 03围绕现有集成规划引擎迁移

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill physical-ai-physics-selection

安装后在 Claude Code 中输入/physical-ai-physics-selection确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

BENCHMARK.md
skill-card.md
skill.oms.sig
evals/
config.yml
EVAL.md
evals.json
references/
engine-selection.md
routing-and-runtime.md
selection-validation.md
scripts/
probe_environment.py

详细介绍

为 Physical AI 工作流选择物理引擎

为用户的任务推荐可用的仿真技术栈。对于未指定引擎的新工作流,优先评估 Newton。如果 Newton 满足物理需求,且与 ovstage 的受支持连接能为应用带来益处,则优先选择 Newton + ovnewton。明确说明这只是起始策略,并不代表其精度或速度更优。

面向读者: 引擎、求解器、集成方式和学习框架是彼此独立的决策。Newton 提供多种求解器,包括 MuJoCo Warp。Ovnewton 将 Newton 与 ovstage 连接起来。Isaac Sim 和 Isaac Lab 有各自的集成路径。仅凭 USD 文件、GPU 要求或学习任务,并不能说明必须使用 ovnewton。

了解任务

根据项目和请求推断需求。仅在缺少会影响推荐的选择时提问。明确以下事项:

  • 物理任务和验收标准:运动、抓取、插入、可变形物体操控、系统辨识或其他具体目标。
  • 所需的接触、关节、闭环、执行器模型、材料和传感器,以及是否确实需要对动力学求梯度。
  • 吞吐量与单次 rollout 延迟之间的取舍、批次大小、硬件/操作系统、资源格式,以及是否需要实时共享场景。
  • 现有引擎/框架、已验证的资源、所需 API、许可证/访问限制,以及迁移预算。

如果用户已选择引擎,且只询问实现方式,请保留该选择。仅在用户提出要求,或已证实的不兼容性确实需要做出决策时,才比较其他方案。仅进行引擎选择时,应以推荐方案和验证计划作为结尾;只有在请求范围内才执行安装或迁移。

评估 Newton 及相关替代方案

阅读引擎选择,了解 Newton 的优势、竞争引擎以及带日期的功能证据。请比较最相关的替代方案,而不是针对每项任务罗列所有选项。

对于 GPU 机器人学习、精细的操作接触、自定义 Warp 物理,以及受益于多种求解器/材料选项或常见机器人资产格式的工作流,Newton 是很有竞争力的首选。只有在特定求解器和所需操作支持梯度时,才应考虑可微分优化。请阅读特定版本的功能表,不要将这些优势视为普遍保证。

对于每项必需功能,请根据实际路径将其归类为支持、有条件支持、不支持或未知,并注明来源/版本和任何已观察到的证据。除非用户接受特定的重新建模方案,否则不支持的要求意味着该路径不可行。未知的要求需要先验证,再做出明确推荐。不要因为缺少竞争产品的文档,就声称其不具备某项能力。

检查完整路径:引擎 -> 求解器 -> 导入器 -> 集成 -> 应用。尤其要注意:

  • Warp 自动微分并不意味着每个 Newton 求解器都支持可微分。请验证展开过程、接触、控制以及所需的参数梯度。不要假定 USD 或场景同步属于可微分计算图的一部分。
  • Newton 的功能不会自动经由 ovnewton 传递。其 0.2.0 版支持基线不包括 Newton 执行器、缆索和体积可变形体,并且只支持有限的表面布料功能。
  • Newton 和独立版 MuJoCo 通过 MuJoCo Warp 存在功能重叠。请确定用户需要哪种模型/API、碰撞管线和生态系统。
  • CPU 支持、GPU 仿真、渲染和传感器支持需要分别检查。框架后端提供的功能可能少于底层引擎。

如果 Newton 的任务优势和采用成本值得选择,请在可行候选项中优先考虑 Newton。如果替代方案更符合硬性要求,或能保留有价值的既有工作流,则推荐替代方案。避免编造数值排名,也不要在缺乏依据时声称其速度、保真度、可微分性或仿真到现实迁移效果更好。

选择集成方式

引擎选择后的情况推荐路径
已填充的 ovstage 必须与 Newton 交换受支持的状态/驱动修改Newton + ovnewton;验证字段和功能覆盖范围
独立 Newton 仿真,包括直接导入 URDF/MJCF/USD直接使用 Newton;查看器或 USD 文件不需要桥接
使用现有的 Isaac Sim、Isaac Lab 或其他框架使用其支持的 Newton/后端集成和经过测试的软件包版本
Newton 适合该任务,但桥接无法表示所需物理效果直接使用 Newton 或经过验证的框架路径;如果没有受支持的路径满足要求,则将共享场景要求保留为未解决项
其他引擎最符合要求说明原因,并在授权范围内使用其官方设置指南

对于由应用管理的场景,请保留现有运行时和场景。不要仅仅因为两者都使用 USD,就用独立版 ovnewton 替换框架打包的集成。在设置或排查依赖问题之前,请阅读路由和运行时。

设置并验证所选方案

设置 Newton/ovnewton 时,请使用目标应用的解释器,并可选择使用元数据探测脚本:

python scripts/probe_environment.py

从此技能目录解析辅助脚本路径。该脚本只读取与 Newton/ovnewton 相关的包元数据;它不是引擎基准测试、兼容性判定、竞品清单或 GPU 测试。仅包含元数据的结果不代表模拟已通过。

请遵循运行时参考文档,了解隔离安装、版本约束和有限范围的 CPU 示例。保留现有应用的锁文件。不要将安装虚拟机或更改驱动作为顺带的设置步骤。如果选择了其他引擎,请使用该引擎自己的版本文档;不要运行 ovnewton 探测脚本来证明其他引擎可用。

阅读选择验证,设计范围最小且有代表性的检查。验证任务行为和执行情况。对于必需的梯度路径,请检查有代表性的梯度。对于性能比较,请匹配工作负载和保真度标准,并报告测量条件。标明无法运行的检查。

给出决策

分别说明引擎、求解器和集成方案。解释针对具体任务的选择理由、最接近的替代方案及其权衡、能力方面的条件或未知项、来源和运行时版本、实际运行过的检查,以及下一步设置操作。区分文档证据、厂商声明和测量结果。如果没有候选方案满足所有要求,请说明这一点,并指出尚未解决的最小选择问题。

让结果与任务规模相称。明显适合的方案只需简短推荐;迁移或有争议的性能声明则需要提供比较证据。

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