简介：
近日开源的Genesis仿真平台引发大量关注，尤其是其宣称将会整合AI场景生成与任务生成的能力，于是本人在此对该平台进行了一次简单测试（未完待续）。
官方链接：https://github.com/Genesis-Embodied-AI/Genesis
使用的系统：Ubuntu 20.04 [ Linux系统 ]
首先创建环境并配置：
conda create --name genesis python=3.9
conda activate genesis
pip install genesis-world # Requires Python >=3.9;
然后配置如下环境：
pip install torchvision
pip install torch
pip install open3d
pip install wandb
下面开始运行一个demo: 四足狗仿真
先找到：Genesis/examples/locomotion/go2_env.py 这个文件，开启pycharm编辑器，切换到genesis的conda环境后运行代码，返回 Process finished with exit code 0 这个信息说明环境无误。
下面继续打开Genesis/examples/locomotion/go2_train.py 这个文件，按照文件同级backfile里面的readme进行配置：
进入这个网址：https://github.com/ziyanx02/Genesis-backflip
git clone 该项目后，在genesis环境中执行终端指令：
cd rsl_rl && pip install -e .
安装完成依赖后，需要再配置一下wandb：
python">import wandb
wandb.login(key="xxxxxxxxxxxxxxx") # xxx密钥
wandb.init(project="genesis", reinit=True, entity="xxxxxxxxxxxx")好了，可以开始训练，训练阶段的效果：
这里训练100轮，速度很快！！！
下面训练完成后，可以开始验证：
运行Genesis/examples/locomotion/go2_eval.py 这个文件，最后的可视化效果如下:
总结：
- 仿真速度快，资源占用少于IsaacSim
- 物理仿真真实，碰撞、交互等物理效果真实
- 代码风格简洁，上手难度低
- 可以对环境配置方面的代码进行进一步的整合，方便场景的复用，参考IsaacLab风格
- 部分宣传的内容没有release，尤其是AI自动任务生成等具有广泛应用前景的内容
补充：
Genesis基于OMPL实现无碰撞运动路径规划，使用前需要自行下载并安装，参考
可以直接下载预编译的wheel并使用pip安装
wget https://github.com/ompl/ompl/releases/download/prerelease/ompl-1.6.0-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl # 根据系统选择正确的版本
pip install wheel
pip install ompl-1.6.0-cp39-cp39-manylinux_2_28_x86_64.whl
注意：
Python版本不匹配问题：如果你尝试安装的.whl文件是为cp310（对应Python 3.10版本）编译的。如果你使用的是其他版本的Python（如3.9或3.11），则该.whl文件无法兼容。
架构不匹配：该.whl文件是为x86_64架构编译的，适用于64位系统。如果你使用的是32位版本的Python或其他架构（如ARM架构），该文件将无法工作。
操作系统不匹配：该.whl文件是为manylinux_2_28编译的，适用于Linux操作系统。如果你使用的是Windows或macOS系统，这个文件将无法工作。
最后再来测试一个demo：机械臂抓取
运行Genesis/examples/tutorials/IK_motion_planning_grasp.py 这个文件，最后的可视化效果如下:
参考资料：
中文教程 https://genesis-doc-zh.readthedocs.io/zh-cn/latest/
Genesis - First Taste: Genesis的简单上手与测试-CSDN博客
