穆乔科与艾萨克·辛 (2026):你应该使用哪个模拟器来学习机器人?

两个模拟器主导现代机器人学习:MuJoCo,深思和大多数学术实验室采用的接触物理工作马,以及NVIDIA Isaac Sim,GPU加速光现实平台,为Isaac Lab,RL-Games提供了,以及人形运动研究的比例越来越大.本指南将它们相对而言,并为您提供了明确的"何时选择哪个"判决.

利

• 速度 (单个GPU,多个Envs): 艾萨克·西姆在RTX 4090上以150K步/秒的速度赢得了 4096个平行人形Envs.
• 物理精度 (接触丰富的操纵): MuJoCo赢得了软接触模型和隐含整合是抓取和工具使用的黄金标准.
• 人体运动训练: 艾萨克·西姆/艾萨克实验室获胜 巨大的平行RSL-RL训练难以匹配.
• ** 设置简单:** MuJoCo T2,你正在运行;

关于MuJoCo的概述

MuJoCo (多关联动态与联系) 是一个物理引擎,最初由华盛顿大学的Emo Todorov创建,并于2021年被DeepMind收购,之后在Apache 2.0下开源.它是Gymnasium机器人控制套件,DeepMind控制套件,MuJoCo Menagerie,Robosuite和 LIBERO基准的默认物理引擎. 它的隐含的尤勒集成和软接触模型专门设计用于处理脚踏机器人的闭环,接触丰富的动态,而没有受到硬体模拟器的不稳定性.

自2024年以来,MJCo还将MJX 发送到JX原生重写,它运行了相同的物理在GPU或TPU上,并支持数万个平行环境.MJX与MuJoCo C并不是相同的功能 (围绕节,复合物体和网格网格碰撞存在的空隙),但对于大多数RL工作负载来说,它关闭了历史上推动研究人员向Isaac Sim的"GPU空隙".

艾萨克·辛的概述

NVIDIA Isaac Sim 是基于Omniverse应用程序堆和NVIDIA PhysX的机器人模拟平台.它用于场景构成,这意味着每个资产 机器人,场景,传感器 是一个可编译的,层次的文档,可以由非程序员编辑. 呈现是通过RTX进行GPU加速的路径追踪,因此合成数据看起来接近光实.

在Isaac Sim的顶部位置是Isaac Lab (前名是轨道),由NVIDIA维护的开源RL框架,具有4096-env平行性,管理/直接任务API以及RL-Games,RSL-RL,SKRL和稳定-Baselines的第一方集成.Isaac Lab是自2024年以来最多发布的人类机器人运动工作的原因 (Unitree H1,G1,Booster K1) 在Isaac Sim中训练.

物理引擎比较

在罩下,两个模拟器做出不同的交易. 下面的表表表捕捉了对RL有意义的:

Property	MuJoCo	Isaac Sim (PhysX)
Integrator	Implicit Euler (+ RK4, implicit-fast)	TGS (Temporal Gauss-Seidel)
Contact model	Smooth, continuously differentiable soft contact	Hard contact with solver iterations
Parallel envs	MJX on GPU; MuJoCo C on CPU	GPU-native, 4096+ envs routine
Deformables / cloth	Composite objects, limited	Full FleX / FEM
Rendering	Basic OpenGL, PBR in v3.x	Path-traced RTX, photoreal
Scene format	MJCF (XML)	USD
Differentiable	Yes (via MJX + JAX)	Limited (PhysX diff in preview)

如果您的政策以精确的接触动态奖励, 插入,工具使用,巧妙的手操作, MuJoCo的软接触模型往往更优雅地转移到现实硬件.如果您的政策以规模的吞吐量奖励, 地形上的移动,全身人形运动技能,大批量PPO, 赛克斯密克斯的PhysX很难击败.

绩效基准

我们在RTX4090上进行了内部基准训练PPO的Unitree G1走路任务:

• **Isaac Lab (Isaac Sim, PhysX):**4096, ~150K/秒,政策在 ~45分钟内接近1.8m/s目标.
• 子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子
• MuJoCo C (CPU,32核): 64个 envs, ~8K的 env-步骤/s,在 ~11小时内收缩.

对于接触式操纵 (在R3法兰卡上堆积块,具有触觉奖励):

• 子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子子
• 需要精心调整PhysX溶剂和接触抵消.

生态系统与集成

MuJoCo的生态系统是学术界第一:深思控制套件,Robosuite,LibERO,RoboHive,体育馆机器人,MuJoCo Menagerie,dm_control,PufferLib.每个主要的VLA政策发布 OpenVLA,Octo,RT-X,传播政策,ACT 包括MuJoCo或Robosuite评估. 如果您关心[开放数据集] (LeRobot,DROID, LIBERO,ALOHA) 并且希望他们只能按照您的政策进行工作,

艾萨克·辛的生态系统是行业第一:艾萨克实验室,艾萨克操纵器,艾萨克·罗斯,格鲁特,宇宙,合成数据的万维复制器,以及多用户资产库的核心的第一方集成.如果你正在训练一个将在物理硬件上运行的人类运动政策,或在规模上生成合成感知数据,艾萨克堆是成年人的选择.

设置难度

在任何操作系统,CPU或GPU上,MuJoCo**在几秒钟内安装:

pip install mujoco gymnasium
python -c "import gymnasium as gym; env = gym.make('Humanoid-v4'); env.reset()"

士课堂+稳定基础线3上,一个最小的MuJoCo训练脚本约为15行. 没有驾驶员的依赖.

Isaac Sim有一个较窄的快乐路径.你需要NVIDIA RTX GPU (Ampere或更新的推),一个匹配的驱动程序,以及一个10 GB的全宇宙发射器安装.

git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git
cd IsaacLab
./isaaclab.sh --install
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py \
  --task Isaac-Velocity-Flat-Unitree-G1-v0 --headless

当它工作时,你会在单个GPU上获得4096个平行人形环境,

什么时候使用 MuJoCo

• 接触丰富的操纵研究 (抓取,插入,工具使用).
• 基于社区基准 (LIBERO, RoboSuite, RoboHive) 的VLA政策评估.
• 学术工作,审查人员会问"你是否使用标准基准?" MuJoCo通常是标准.
• 只有CPU的团队或混合GPU可用团队.
• 快速在一个Jupyter笔记本中进行原型设计.
• 通过MJX+JAX进行可分化物理实验.

什么时候使用Isaac Sim

• 具有巨大的平行性的人类或四旋翼运动训练.
• 视觉模型的合成感知数据生成 (图像RTX染,注释复制器).
• 对于NVIDIA支持合同的产业/企业部署.
• 美元本土资产管道 (共享核库,多用户编辑).
• 为了营销视频,我们将拍摄的端到端演示.
• 计划在NVIDIA Jetson/Groot硬件上部署的项目.

拥有成本

两种引擎都免费下载,但所有权总成本不一样.MuJoCo运行在1,500美元的笔记本电脑和免费的Anaconda安装上.艾萨克·西姆实际上需要一个工作站级GPU (RTX 4090,RTX 6000 Ada或数据中心A100/H100),这将硬件成本推至每座3000美元~15,000美元. 云训练是一个选择,但NVIDIA GPU实例与通过-friendly 驱动程序仍然是每个主要云上的最昂贵的 SKU.对于一个五名研究人员的实验室,MuJoCo让每个人都在现有机器上产生生产力;Isaac Sim可能意味着共享工作站集群或实验室范围内的云预算.

工程师时间成本是方程的另一半.在我们的经验中,第一次有意义的MuJoCo训练运行通常是新型克隆后12天;第一次有意义的Isaac Lab运行通常是12周,主要用于美元奇怪,驾驶员不匹配和将 URDF 移植到Isaac Lab任务API. 伊萨克实验室一旦建造了管道, 非常生产力,

移动的真实方式

模拟器可以产生将数据转移到现实硬件的政策; 合适的选择取决于您所转移的内容. MuJoCo的识别参数工作流程 对物理机器人日志数据进行缩关节摩擦,旋转动力和动机延迟 已被数十份论文记录好,是大多数学术模拟实践工作的脊柱. 艾萨克实验室的域名随机化更丰富,并与四肢和人形的特权到自主接受的教师-学生蒸管道相结合.

2026年我们看到的模式越来越多是_dual-sim验证_:在艾萨克实验室训练输出,然后在物理部署之前重新评分MuJoCo MJX中最好的检查点,使用已确定参数.两个物理引擎的故障模式是不相对的,以至于通过两者的政策更有可能转移.

许可证和开源状态

果是Apache 2.0.你可以把它插入商业产品中,并重新分配修改.艾萨克·सिम对于大多数用户是免费的,但受NVIDIA全文版许可协议的约束,该协议限制了某些组件的重新分配.艾萨克实验室本身是BSD-3条款. 如果您的资助者或法律团队需要一个允许许可的端到端堆, MuJoCo + MJX 无疑清除了条; 艾萨克·西姆通常需要对研究小组进行简短的许可审查,

社区与学习曲线

穆乔科拥有更大的学术社区 (通过论文引用和GitHub讨论来衡量),成熟的T3-to-T4-native迁移故事,以及优秀的Python结合.艾萨克·西姆拥有快速增长的社区,NVIDIA维护的Discord服务器和官方NVIDIA工程支持. 对于一个研究生来说,Mujoko更温和.对于一个工业团队来说,一个NVIDIA账户代表在快速拨号,

判决

如果您的工作主要是关于政策和数据集,请从MuJoCo开始. 如果您的工作主要是关于物理人形运动或合成视觉数据,请从Isaac Sim开始. 如果您的工作是跨越两者之间的博士论文,您几乎肯定会在两者中保持平衡配置,这正是RCSV专业化的服务.

如果您想要提供可复制环境,配备校准动态,VLA评估带,以及MuJoCo和Isaac Lab配置,RCSV [套件级]T6) 运行25K美元,运输时间为46周. 为了在旧金山实验室的实体机器人上进行完整的真实验证, 数字双胞胎层包括域名随机定位,参数识别和现场转移日.

模拟将你达到80% 最后一英里是一个真正的机器人.

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