Isaac Lab: A GPU-Accelerated Simulation Framework for Multi-Modal Robot Learning
作者: NVIDIA, :, Mayank Mittal, Pascal Roth, James Tigue, Antoine Richard, Octi Zhang, Peter Du, Antonio Serrano-Muñoz, Xinjie Yao, René Zurbrügg, Nikita Rudin, Lukasz Wawrzyniak, Milad Rakhsha, Alain Denzler, Eric Heiden, Ales Borovicka, Ossama Ahmed, Iretiayo Akinola, Abrar Anwar, Mark T. Carlson, Ji Yuan Feng, Animesh Garg, Renato Gasoto, Lionel Gulich, Yijie Guo, M. Gussert, Alex Hansen, Mihir Kulkarni, Chenran Li, Wei Liu, Viktor Makoviychuk, Grzegorz Malczyk, Hammad Mazhar, Masoud Moghani, Adithyavairavan Murali, Michael Noseworthy, Alexander Poddubny, Nathan Ratliff, Welf Rehberg, Clemens Schwarke, Ritvik Singh, James Latham Smith, Bingjie Tang, Ruchik Thaker, Matthew Trepte, Karl Van Wyk, Fangzhou Yu, Alex Millane, Vikram Ramasamy, Remo Steiner, Sangeeta Subramanian, Clemens Volk, CY Chen, Neel Jawale, Ashwin Varghese Kuruttukulam, Michael A. Lin, Ajay Mandlekar, Karsten Patzwaldt, John Welsh, Huihua Zhao, Fatima Anes, Jean-Francois Lafleche, Nicolas Moënne-Loccoz, Soowan Park, Rob Stepinski, Dirk Van Gelder, Chris Amevor, Jan Carius, Jumyung Chang, Anka He Chen, Pablo de Heras Ciechomski, Gilles Daviet, Mohammad Mohajerani, Julia von Muralt, Viktor Reutskyy, Michael Sauter, Simon Schirm, Eric L. Shi, Pierre Terdiman, Kenny Vilella, Tobias Widmer, Gordon Yeoman, Tiffany Chen, Sergey Grizan, Cathy Li, Lotus Li, Connor Smith, Rafael Wiltz, Kostas Alexis, Yan Chang, David Chu, Linxi "Jim" Fan, Farbod Farshidian, Ankur Handa, Spencer Huang, Marco Hutter, Yashraj Narang, Soha Pouya, Shiwei Sheng, Yuke Zhu, Miles Macklin, Adam Moravanszky, Philipp Reist, Yunrong Guo, David Hoeller, Gavriel State
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-11-06
备注: Code and documentation are available here: https://github.com/isaac-sim/IsaacLab
💡 一句话要点
Isaac Lab：用于大规模多模态机器人学习的GPU加速仿真框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 机器人仿真 GPU加速 多模态学习 强化学习 模仿学习 领域随机化 机器人控制
📋 核心要点
- 现有机器人学习方法在复杂环境和多模态数据处理方面面临挑战，缺乏高效的仿真和数据生成工具。
- Isaac Lab通过GPU加速的物理引擎、渲染和模块化架构，提供了一个统一的机器人学习平台，支持大规模仿真和多模态数据处理。
- Isaac Lab在全身控制、跨形态移动和灵巧操作等任务上展示了其有效性，并集成了人类演示数据以提升技能学习。
📝 摘要（中文）
本文介绍了Isaac Lab，它是Isaac Gym的自然演进，将GPU原生机器人仿真的范式扩展到大规模多模态学习时代。Isaac Lab结合了高保真GPU并行物理引擎、照片级真实感渲染以及模块化、可组合的架构，用于设计环境和训练机器人策略。除了物理和渲染，该框架还集成了执行器模型、多频率传感器仿真、数据收集管道和领域随机化工具，在一个可扩展的平台上统一了强化学习和模仿学习的最佳实践。本文重点介绍了其在各种挑战中的应用，包括全身控制、跨形态移动、富接触和灵巧操作，以及人类演示技能获取的集成。最后，我们讨论了即将与可微分的GPU加速牛顿物理引擎的集成，这为可扩展、数据高效和基于梯度的机器人学习方法提供了新的机会。我们相信Isaac Lab的先进仿真能力、丰富的传感和数据中心规模的执行将有助于开启机器人研究的下一代突破。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人学习方法在复杂环境下的训练效率低，难以处理多模态传感器数据，且缺乏统一的仿真平台来支持强化学习和模仿学习。现有方法难以实现数据高效和可扩展的机器人学习。
核心思路：Isaac Lab的核心思路是利用GPU的并行计算能力，构建一个高保真、可扩展的机器人仿真平台，该平台集成了物理引擎、渲染、传感器仿真和数据收集等模块，支持大规模多模态数据的生成和处理，从而加速机器人学习过程。
技术框架：Isaac Lab的整体架构包括以下几个主要模块：1) GPU加速的物理引擎，用于快速仿真机器人和环境的交互；2) 照片级真实感渲染引擎，用于生成逼真的视觉数据；3) 传感器仿真模块，用于模拟各种传感器的数据，如相机、力/扭矩传感器等；4) 数据收集管道，用于高效地收集和处理仿真数据；5) 领域随机化工具，用于增强模型的泛化能力。
关键创新：Isaac Lab最重要的技术创新点在于其GPU原生的并行仿真能力，这使得它能够在大规模数据集上进行高效的机器人学习。此外，该平台还集成了多种传感器仿真和数据处理工具，为多模态机器人学习提供了全面的支持。与现有方法的本质区别在于其数据中心级别的可扩展性和对多模态数据的原生支持。
关键设计：Isaac Lab的关键设计包括：1) 使用PhysX物理引擎的GPU加速版本，实现高效的物理仿真；2) 使用Omniverse渲染引擎，提供高质量的视觉渲染；3) 设计了模块化的传感器仿真接口，方便用户自定义传感器模型；4) 实现了高效的数据收集和处理管道，支持大规模数据集的生成和管理；5) 提供了多种领域随机化策略，以增强模型的鲁棒性。
📊 实验亮点
Isaac Lab在全身控制、跨形态移动和灵巧操作等任务上进行了实验验证。实验结果表明，Isaac Lab能够有效地训练机器人策略，并实现较高的性能。例如，在灵巧操作任务中，使用Isaac Lab训练的机器人能够成功地完成复杂的物体操作任务，并且具有较强的鲁棒性。
🎯 应用场景
Isaac Lab可应用于各种机器人学习任务，如自动驾驶、工业自动化、医疗机器人等。它能够加速机器人策略的开发和部署，降低实际机器人实验的成本和风险。未来，Isaac Lab有望成为机器人研究和开发的重要工具，推动机器人技术的进步。
📄 摘要（原文）
We present Isaac Lab, the natural successor to Isaac Gym, which extends the paradigm of GPU-native robotics simulation into the era of large-scale multi-modal learning. Isaac Lab combines high-fidelity GPU parallel physics, photorealistic rendering, and a modular, composable architecture for designing environments and training robot policies. Beyond physics and rendering, the framework integrates actuator models, multi-frequency sensor simulation, data collection pipelines, and domain randomization tools, unifying best practices for reinforcement and imitation learning at scale within a single extensible platform. We highlight its application to a diverse set of challenges, including whole-body control, cross-embodiment mobility, contact-rich and dexterous manipulation, and the integration of human demonstrations for skill acquisition. Finally, we discuss upcoming integration with the differentiable, GPU-accelerated Newton physics engine, which promises new opportunities for scalable, data-efficient, and gradient-based approaches to robot learning. We believe Isaac Lab's combination of advanced simulation capabilities, rich sensing, and data-center scale execution will help unlock the next generation of breakthroughs in robotics research.