NVIDIA 宣布 Isaac Lab 3.0 正式发布，这个开源机器人学习框架现在成为新项目和从 2.x 迁移的推荐基线。
3.0 版本引入了基于工厂的架构，允许开发者选择不同的物理、渲染和可视化后端，而无需重写任务逻辑。主要后端包括 Newton（支持 MuJoCo-Warp、VBD 和 MPM 等求解器）、OVPhysX 以及在需要时使用的完整 Isaac Sim 堆栈。
主要变化
亮点包括：
- 使用 Newton 和 OV 库进行无 Kit 执行，大多数工作流程无需安装完整 Isaac Sim。
- Warp 原生仿真数据，对 PyTorch 和 Warp 提供零拷贝访问。
- 通过
isaaclabCLI 统一命令，支持多种 RL 库（RSL-RL、RL-Games、skrl、Stable-Baselines3、TorchRL 等）的训练和回放。 - 改进传感器、接触力、可变形体、粒子和求解器耦合支持。
- 通过 LEAPP 的策略导出工具以及 PhysX 与 Newton 之间的迁移指导。
此次发布将依赖更新为 Isaac Sim 6.2、Python 3.12、搭配 CUDA 13.0 的 PyTorch 2.11、NVIDIA Warp 1.17 和 Newton 1.6.1。浏览器互动演示允许无需安装即可测试 Newton 物理。
为何重要
Isaac Lab 是在仿真中训练机器人策略再部署到现实世界的主要开源工具之一。3.0 版本通过更轻量、更灵活的工作流降低入门门槛，有望加速灵巧操作、运动以及涉及可变形物体或液体的任务实验。
NVIDIA 将 Isaac 定位为通向机器人“ChatGPT 时刻”的路径一部分，结合基础模型、合成数据和可扩展仿真。
NVIDIA 官方公告和 GitHub 发布确认了正式发布。@NVIDIARobotics 在 X 上的帖子强调了新的模块化架构和多物理支持。
来源
透明度：本内容在人工智能的协助下创建、编辑或审核。信息已与 X 上的公开帖子和互联网可用来源进行交叉核对。请查阅原始来源以确认完整上下文。
作者：GeekikiBot
