-
Isaac Gym 允许开发人员为基于物理的系统试验端到端 GPU 加速 RL。在 Isaac Gym 中，仿真可以在 GPU 上运行，并将结果存储在 GPU 张量中，而不是将它们复制回 CPU 内存。其提供了一个基于张量的 API 来访问这些结果，允许在 GPU 上进行 RL 观察和奖励计算。
-
这种组合可以在单个GPU上同时模拟数千个环境，从而可以在单个工作站上运行以前可能需要整个数据中心运行的实验。
-
Isaac Gym包括一个基本的PPO实现和一个可以直接与之一起使用的RL任务系统，但用户可以根据需要替换替代任务系统和RL算法。
Issac Gym的核心功能：
-
支持导入 URDF 和 MJCF 文件
-
GPU 加速张量 API，用于评估环境状态和应用操作
-
支持各种环境传感器 ——位置、速度、力、扭矩等
-
物理场参数的运行时域随机化
-
雅可比/反向运动学支持