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在机器人学和强化学习的研究领域中，物理仿真引擎正在经历一场革命性的变革。传统的CPU基础仿真引擎虽然已经相当成熟，但在面对大规模并行仿真、复杂多物理场交互、以及需要可微分性的机器学习应用时，仍然面临着性能和功能上的限制。随着GPU计算能力的不断提升和机器学习技术的快速发展，新一代的GPU加速、可微分物理仿真引擎应运而生。
Newton 的出现，标志着物理仿真引擎进入了一个新的时代。作为一个由 NVIDIA、Google DeepMind 和 Disney Research 联合开发，并由 Linux Foundation 管理的开源项目，Newton 不仅继承了传统物理引擎的精确性，更通过 GPU 加速和可微分设计，为机器人学习和研究提供了前所未有的能力。Newton 的设计理念是创建一个统一、可扩展、高性能的物理仿真平台，能够支持从简单的刚体动力学到复杂的多物理场交互的各种仿真需求。
Newton 的核心价值在于其独特的架构设计。通过基于 NVIDIA Warp 的 GPU 加速，Newton 能够将仿真速度提升数十倍甚至上百倍，这对于需要大量样本的强化学习训练至关重要。同时，Newton 支持可微分仿真，使得梯度可以反向传播通过仿真步骤，这对于基于梯度的优化方法、策略学习和参数估计等应用具有革命性的意义。更重要的是，Newton 的模块化设计允许研究人员轻松集成自定义求解器和组件，实现丰富的多物理场仿真，包括刚体、软体、布料、流体等各种物理现象。
从技术角度来看，Newton 充分利用了现代 GPU 计算的优势。它不仅集成了 MuJoCo-Warp 这样的高性能求解器，还提供了统一的 API 接口，使得不同的求解器可以在同一个框架下协同工作。这种设计不仅提高了代码的复用性，更使得研究人员可以根据具体需求选择最适合的求解器。同时，Newton 支持多种模型格式（URDF、MJCF、USD），与现有的机器人框架和工具具有良好的互操作性。
本文将带您全面深入地了解 Newton 的方方面面，从基础概念到技术架构，从 GPU 加速到可微分仿真，从安装配置到实际应用，从多求解器集成到与现有框架的兼容性。无论您是刚开始接触物理仿真的新手，还是希望探索下一代仿真技术的资深研究者，都能从本文中获得有价值的知识和实践指导。我们将重点关注实用操作，提供详细的技术分析和使用案例，帮助您在实际研究中快速应用 Newton 的强大功能。
Newton 是一个开源的、GPU 加速的、可微分的物理仿真引擎，专为机器人研究和高级仿真工作流而设计。它由 Disney Research、Google DeepMind 和 NVIDIA 联合开发，并由 Linux Foundation 管理，旨在为机器人学习提供一个统一、可扩展、高性能的仿真平台。
Newton 的定位
在物理仿真生态系统中，Newton 代表了一个新的发展方向。它既不是传统意义上的单一物理引擎（如 MuJoCo、Bullet），也不是完整的机器人学习平台（如 Isaac Lab、MuJoCo Playground），而是一个可扩展的仿真框架，能够集成多种求解器，提供统一的 API 接口，支持从简单到复杂的各种仿真需求。
核心设计理念
Newton 遵循几个核心设计理念：
开发背景
Newton 的开发源于对高性能、可微分物理仿真的需求。传统的物理仿真引擎主要运行在 CPU 上，虽然精度和稳定性已经相当优秀，但在以下方面存在限制：
技术基础
Newton 建立在两个核心技术之上：
与现有技术的关系
Newton 并不是要替代现有的物理引擎，而是提供一个统一的框架，集成和扩展现有技术：
Newton 提供了丰富的功能特性，这些特性使其成为下一代机器人仿真的理想平台。
GPU 加速仿真
Newton 的核心优势之一是其出色的 GPU 加速能力。通过利用 NVIDIA Warp 框架，Newton 可以将物理计算任务转移到 GPU 上执行，实现显著的性能提升：
根据测试数据，Newton 相比传统 CPU 仿真可以实现：
可微分物理仿真
Newton 支持可微分仿真，这是其最重要的创新之一。可微分性意味着梯度可以反向传播通过仿真步骤，这对于以下应用至关重要：
模块化架构
Newton 采用模块化设计，允许用户轻松集成自定义求解器和组件：
丰富的模型格式支持
Newton 支持多种模型格式，提高了与现有工具的互操作性：
多物理场仿真
Newton 的设计支持多物理场仿真，可以同时处理：
要深入理解 Newton 的 GPU 加速能力，必须首先理解其底层技术基础——NVIDIA Warp。
Warp 的设计理念
NVIDIA Warp 是一个用于编写高性能模拟和计算代码的 Python 框架。它的核心思想是让开发者能够使用 Python 编写代码，然后自动编译为高效的 GPU 代码，在 NVIDIA GPU 上执行。
Warp 的优势
Warp 在 Newton 中的应用
Newton 利用 Warp 框架实现了以下功能：
环境级并行
Newton 的核心并行策略是环境级并行。每个 GPU 线程处理一个独立的环境实例，这样可以同时仿真数千个环境：
# 伪代码示例
for env_id in range(num_envs):
# 每个环境在独立的 GPU 线程上执行
step_physics(env_id)
计算任务并行化
除了环境级并行，Newton 还实现了计算任务的并行化：
内存访问优化
Newton 通过优化内存访问模式来提高性能：
批处理
Newton 通过批处理来提高 GPU 利用率：
计算与数据传输重叠
Newton 使用异步操作来重叠计算和数据传输：
自适应负载均衡
Newton 实现了自适应负载均衡，确保所有 GPU 核心得到充分利用：
可微分仿真是 Newton 最重要的创新之一。传统的物理仿真引擎是"黑盒"，输入参数后得到输出结果，但无法计算梯度。可微分仿真则允许梯度反向传播通过仿真步骤，这对于基于梯度的优化方法至关重要。
为什么需要可微分仿真
在机器人学习和研究中，许多问题可以表述为优化问题：
传统的优化方法需要大量的试错，而可微分仿真可以通过梯度下降直接优化，大大提高了效率。
自动微分
Newton 使用自动微分（Automatic Differentiation）来实现可微分仿真。自动微分通过计算图跟踪计算过程，自动计算梯度：
# 伪代码示例
def simulate_step(state, control):
# 前向传播：计算状态更新
new_state = physics_step(state, control)
return new_state
# 自动微分：计算梯度
gradient = autograd.grad(simulate_step, inputs=[state, control])
计算图构建
Newton 在仿真过程中构建计算图：
内存优化
可微分仿真需要存储中间结果，这可能导致内存消耗大幅增加。Newton 通过以下技术优化内存：
策略梯度学习
可微分仿真可以直接计算策略梯度，用于强化学习：
# 伪代码示例
def compute_policy_gradient(policy, env):
# 运行仿真
trajectory = simulate(policy, env)
# 计算奖励
reward = compute_reward(trajectory)
# 计算梯度
gradient = autograd.grad(reward, inputs=[policy.parameters])
return gradient
参数估计
可以从观测数据中估计物理参数：
# 伪代码示例
def estimate_parameters(observations):
# 初始化参数
params = initialize_params()
# 优化参数
for iteration in range(max_iterations):
# 运行仿真
predictions = simulate(params)
# 计算损失
loss = compute_loss(predictions, observations)
# 计算梯度
gradient = autograd.grad(loss, inputs=[params])
# 更新参数
params = params - learning_rate * gradient
return params
轨迹优化
可以优化运动轨迹：
# 伪代码示例
def optimize_trajectory(initial_state, target_state):
# 初始化轨迹
trajectory = initialize_trajectory()
# 优化轨迹
for iteration in range(max_iterations):
# 运行仿真
final_state = simulate(trajectory)
# 计算损失
loss = compute_loss(final_state, target_state)
# 计算梯度
gradient = autograd.grad(loss, inputs=[trajectory])
# 更新轨迹
trajectory = trajectory - learning_rate * gradient
return trajectory
Newton 采用模块化设计，这使得它能够灵活地集成不同的求解器和组件。
模块化架构的优势
核心模块
Newton 的核心模块包括：
MuJoCo-Warp 简介
MuJoCo-Warp 是 Google DeepMind 和 NVIDIA 联合开发的 GPU 优化版本的 MuJoCo 物理仿真器。它利用 NVIDIA Warp 框架，将 MuJoCo 的物理计算重写为 GPU 代码。
MuJoCo-Warp 的特点
在 Newton 中的集成
Newton 集成了 MuJoCo-Warp 作为其核心求解器之一：
# 伪代码示例
from newton.solvers import MuJoCoSolver
# 创建 MuJoCo 求解器
solver = MuJoCoSolver()
# 加载模型
model = solver.load_model("robot.xml")
# 运行仿真
for step in range(num_steps):
solver.step(model, control_input)
API 抽象层
Newton 提供了统一的 API 抽象层，使得不同的求解器可以通过相同的接口访问：
# 统一的求解器接口
class Solver:
def load_model(self, model_path):
"""加载模型"""
pass
def step(self, model, control):
"""执行一步仿真"""
pass
def get_state(self, model):
"""获取当前状态"""
pass
def set_state(self, model, state):
"""设置状态"""
pass
求解器切换
由于统一的 API 设计，可以轻松在不同求解器之间切换：
# 使用 MuJoCo 求解器
solver_mujoco = MuJoCoSolver()
# 切换到其他求解器（如果可用）
solver_other = OtherSolver()
# 使用相同的 API
model1 = solver_mujoco.load_model("robot.xml")
model2 = solver_other.load_model("robot.xml")
实现自定义求解器
用户可以轻松实现自定义求解器：
from newton.solvers import BaseSolver
class MyCustomSolver(BaseSolver):
def __init__(self):
super().__init__()
# 初始化自定义求解器
def load_model(self, model_path):
# 实现模型加载
pass
def step(self, model, control):
# 实现仿真步骤
pass
注册求解器
将自定义求解器注册到 Newton：
from newton import register_solver
register_solver("my_solver", MyCustomSolver)
URDF 格式
URDF（Unified Robot Description Format）是 ROS 生态系统中广泛使用的机器人描述格式：
<!-- URDF 示例 -->
<robot name="my_robot">
<link name="base_link">
<visual>
<geometry>
<box size="1 1 1"/>
</geometry>
</visual>
</link>
</robot>
Newton 支持加载 URDF 格式的模型，这使得它可以与 ROS 生态系统无缝集成。
MJCF 格式
MJCF（MuJoCo XML Format）是 MuJoCo 使用的模型格式：
<!-- MJCF 示例 -->
<mujoco model="my_robot">
<worldbody>
<body name="base">
<geom type="box" size="0.5 0.5 0.5"/>
</body>
</worldbody>
</mujoco>
Newton 通过 MuJoCo-Warp 求解器支持 MJCF 格式，可以加载和使用 MuJoCo 模型。
USD 格式
USD（Universal Scene Description）是 Pixar 开发的场景描述格式，支持复杂的场景描述：
# USD 示例（Python API）
from pxr import Usd, UsdGeom
stage = Usd.Stage.CreateNew("scene.usd")
xform = UsdGeom.Xform.Define(stage, "/Robot")
Newton 支持 USD 格式，可以处理复杂的场景和模型。
自动转换
Newton 提供了自动格式转换功能，可以在不同格式之间转换：
from newton import convert_model
# 将 URDF 转换为 MJCF
convert_model("robot.urdf", "robot.xml", format="mjcf")
# 将 MJCF 转换为 USD
convert_model("robot.xml", "robot.usd", format="usd")
格式兼容性
Newton 确保不同格式之间的兼容性：
ROS 集成
Newton 可以与 ROS 集成，使用 ROS 的模型和工具：
# 从 ROS 包加载模型
from newton import load_robot_from_ros
robot = load_robot_from_ros("my_robot_package", "robot.urdf")
MuJoCo 工具链
Newton 可以使用 MuJoCo 的工具链：
Isaac Sim 集成
Newton 正在与 NVIDIA Isaac Sim 集成，提供更丰富的仿真能力。
Isaac Lab 简介
Isaac Lab 是 NVIDIA 开发的机器人学习框架，提供了统一的 API 用于创建和管理强化学习和模仿学习工作流。
集成状态
Newton 与 Isaac Lab 的集成目前处于实验阶段，正在积极开发中。初始的训练环境专注于四足和双足机器人的运动，未来计划扩展支持更多的强化学习和模仿学习工作流。
集成优势
通过集成 Newton，Isaac Lab 可以获得以下优势：
使用示例
from isaac.lab import create_env
from newton import NewtonPhysics
# 创建使用 Newton 物理引擎的环境
env = create_env(
"Quadruped-Velocity-Flat",
physics_engine=NewtonPhysics()
)
MuJoCo Playground 简介
MuJoCo Playground 是一个用于机器人学习的开源框架，利用 MuJoCo 物理引擎，旨在促进 sim-to-real 强化学习策略的快速迭代和部署。
兼容性
Newton 与 MuJoCo Playground 兼容，可以共享模型和代码：
迁移路径
从 MuJoCo Playground 迁移到 Newton 相对简单：
选择合适的框架
根据具体需求选择合适的框架：
性能优化
在使用集成框架时，注意性能优化：
调试技巧
硬件要求
软件要求
方法一：从源码安装（推荐）
# 克隆仓库
git clone https://github.com/newton-physics/newton.git
cd newton
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装 Newton
pip install -e .
方法二：使用 pip 安装
pip install newton-physics
方法三：使用 conda 安装
conda install -c conda-forge newton-physics
安装完成后，运行以下代码验证安装：
import newton
import torch
# 检查 GPU 是否可用
print(f"CUDA available: {torch.cuda.is_available()}")
# 检查 Newton 版本
print(f"Newton version: {newton.__version__}")
# 创建简单的仿真
from newton.solvers import MuJoCoSolver
solver = MuJoCoSolver()
print("Newton installed successfully!")
CUDA 环境变量
确保 CUDA 环境变量正确设置：
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
Python 环境
建议使用虚拟环境：
python -m venv newton_env
source newton_env/bin/activate # Linux/Mac
# 或
newton_env\Scripts\activate # Windows
使用 MuJoCo 求解器
import newton
from newton.solvers import MuJoCoSolver
import numpy as np
# 创建求解器
solver = MuJoCoSolver()
# 创建简单模型
xml = """
<mujoco>
<worldbody>
<light pos="0 0 3"/>
<geom name="floor" type="plane" size="1 1 0.1" rgba="0.8 0.8 0.8 1"/>
<body name="box" pos="0 0 1">
<geom name="box_geom" type="box" size="0.1 0.1 0.1" rgba="1 0 0 1"/>
<joint type="free"/>
</body>
</worldbody>
</mujoco>
"""
# 加载模型
model = solver.load_model_from_xml(xml)
data = solver.create_data(model)
# 运行仿真
for step in range(1000):
solver.step(model, data)
if step % 100 == 0:
pos = data.qpos[:3]
print(f"Step {step}: Position = {pos}")
批量仿真
import torch
from newton.solvers import MuJoCoSolver
# 创建求解器
solver = MuJoCoSolver()
# 加载模型
model = solver.load_model("robot.xml")
# 创建批量数据
num_envs = 1024
data_batch = solver.create_data_batch(model, num_envs)
# 批量运行仿真
for step in range(1000):
# 批量控制输入
control_batch = torch.randn(num_envs, model.nu)
# 批量仿真步骤
solver.step_batch(model, data_batch, control_batch)
if step % 100 == 0:
# 获取批量状态
states = solver.get_states_batch(data_batch)
print(f"Step {step}: Mean position = {states[:, :3].mean(dim=0)}")
计算梯度
import torch
from newton.solvers import MuJoCoSolver
# 创建求解器（启用可微分模式）
solver = MuJoCoSolver(differentiable=True)
# 加载模型
model = solver.load_model("robot.xml")
data = solver.create_data(model)
# 定义可微分的控制输入
control = torch.randn(model.nu, requires_grad=True)
# 运行仿真
for step in range(100):
solver.step(model, data, control)
# 计算目标函数（例如：最终位置）
target_pos = torch.tensor([1.0, 0.0, 1.0])
final_pos = torch.tensor(data.qpos[:3])
loss = torch.sum((final_pos - target_pos) ** 2)
# 反向传播
loss.backward()
# 获取梯度
print(f"Control gradient: {control.grad}")
优化控制参数
import torch
import torch.optim as optim
from newton.solvers import MuJoCoSolver
# 创建求解器
solver = MuJoCoSolver(differentiable=True)
model = solver.load_model("robot.xml")
# 初始化控制参数
control_params = torch.randn(100, model.nu, requires_grad=True)
optimizer = optim.Adam([control_params], lr=0.01)
# 目标：到达指定位置
target_pos = torch.tensor([1.0, 0.0, 1.0])
# 优化循环
for iteration in range(100):
# 重置状态
data = solver.create_data(model)
# 运行仿真
for step in range(100):
control = control_params[step]
solver.step(model, data, control)
# 计算损失
final_pos = torch.tensor(data.qpos[:3])
loss = torch.sum((final_pos - target_pos) ** 2)
# 优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if iteration % 10 == 0:
print(f"Iteration {iteration}: Loss = {loss.item()}")
强化学习训练
Newton 特别适合强化学习训练，因为它可以提供：
# 强化学习训练示例
from newton.solvers import MuJoCoSolver
import torch
solver = MuJoCoSolver()
model = solver.load_model("robot.xml")
# 创建并行环境
num_envs = 4096
data_batch = solver.create_data_batch(model, num_envs)
# 训练循环
for episode in range(1000):
# 重置环境
solver.reset_batch(data_batch)
# 运行一个回合
for step in range(1000):
# 获取观察
obs = solver.get_observations_batch(data_batch)
# 策略网络选择动作
actions = policy_network(obs)
# 执行动作
solver.step_batch(model, data_batch, actions)
# 计算奖励
rewards = compute_rewards(data_batch)
# 更新策略（使用强化学习算法）
update_policy(obs, actions, rewards)
参数估计
使用可微分仿真从观测数据中估计物理参数：
# 参数估计示例
import torch
from newton.solvers import MuJoCoSolver
solver = MuJoCoSolver(differentiable=True)
model = solver.load_model("robot.xml")
# 观测数据
observations = load_observations("data.npy")
# 待估计的参数（例如：质量、摩擦系数）
params = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True)
optimizer = torch.optim.Adam([params], lr=0.01)
# 优化循环
for iteration in range(1000):
# 设置参数
model.mass = params[0]
model.friction = params[1]
# 运行仿真
data = solver.create_data(model)
predictions = []
for step in range(len(observations)):
solver.step(model, data)
predictions.append(data.qpos.clone())
# 计算损失
predictions = torch.stack(predictions)
loss = torch.mean((predictions - observations) ** 2)
# 优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if iteration % 100 == 0:
print(f"Iteration {iteration}: Loss = {loss.item()}, Params = {params.data}")
轨迹优化
优化机器人的运动轨迹：
# 轨迹优化示例
import torch
from newton.solvers import MuJoCoSolver
solver = MuJoCoSolver(differentiable=True)
model = solver.load_model("robot.xml")
# 初始和目标状态
initial_state = torch.tensor([0.0, 0.0, 1.0])
target_state = torch.tensor([2.0, 0.0, 1.0])
# 初始化轨迹
trajectory_length = 100
trajectory = torch.randn(trajectory_length, model.nu, requires_grad=True)
optimizer = torch.optim.Adam([trajectory], lr=0.01)
# 优化循环
for iteration in range(1000):
# 重置状态
data = solver.create_data(model)
data.qpos[:3] = initial_state
# 运行轨迹
for step in range(trajectory_length):
solver.step(model, data, trajectory[step])
# 计算损失（到达目标位置）
final_pos = torch.tensor(data.qpos[:3])
loss = torch.sum((final_pos - target_state) ** 2)
# 添加平滑性约束
smoothness_loss = torch.mean((trajectory[1:] - trajectory[:-1]) ** 2)
total_loss = loss + 0.1 * smoothness_loss
# 优化
optimizer.zero_grad()
total_loss.backward()
optimizer.step()
if iteration % 100 == 0:
print(f"Iteration {iteration}: Loss = {loss.item()}")
性能优化
可微分仿真使用
模型设计
调试技巧
性能优化
Newton 将继续优化性能，包括：
功能扩展
Newton 计划扩展以下功能：
生态系统建设
Newton 将继续建设生态系统：
机器人学习
Newton 将在机器人学习中发挥越来越重要的作用：
研究应用
Newton 将在以下研究领域有重要应用：
工业应用
Newton 也有望在工业应用中发挥作用：
Newton 作为一个下一代 GPU 加速、可微分的物理仿真引擎，代表了物理仿真技术的重要发展方向。通过 GPU 加速、可微分设计和模块化架构，Newton 为机器人学习和研究提供了强大的工具。
从技术角度来看，Newton 的核心优势在于其独特的架构设计。通过基于 NVIDIA Warp 的 GPU 加速，Newton 实现了显著的性能提升，这对于需要大量样本的强化学习训练至关重要。同时，Newton 的可微分设计使得基于梯度的优化方法成为可能，大大提高了优化效率。更重要的是，Newton 的模块化设计允许研究人员根据需要选择最适合的求解器和组件，实现了高度的灵活性。
在实际应用中，Newton 已经证明了其在各种机器人任务中的有效性。从强化学习训练到参数估计，从轨迹优化到机器人设计，Newton 为这些复杂任务提供了高效的平台。更重要的是，Newton 与 Isaac Lab 和 MuJoCo Playground 的集成使得研究人员可以充分利用现有工具和框架，同时获得 Newton 的性能优势。
随着 GPU 计算能力的不断提升和物理仿真技术的持续发展，Newton 这样的 GPU 加速、可微分仿真引擎将在机器人学和强化学习研究中发挥越来越重要的作用。它们不仅能够加速算法开发和研究迭代，更能够推动机器人技术的实际应用，为未来的智能机器人系统奠定坚实的基础。
对于研究人员和开发者来说，掌握 Newton 这样的工具，不仅能够提高研究效率，更能够探索更复杂的机器人任务和更先进的控制策略。随着技术的不断发展，我们有理由相信，基于 GPU 加速和可微分的物理仿真将成为机器人学研究的标准工具，而 Newton 正是这一趋势的典型代表。
希望本文能够帮助读者深入理解 Newton 的核心概念和技术特点，并在实际研究中有效应用 Newton 的强大功能。无论是进行基础研究还是开发实际应用，Newton 都提供了一个可靠、高效、灵活的物理仿真平台。
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