摘要

本文对九种用于强化学习（RL）研究的物理引擎进行了全面评述，旨在指导研究人员选择适合创建模拟物理环境的工具。文章评估了Brax、Chrono、Gazebo、MuJoCo、ODE、PhysX、PyBullet、Webots和Unity等框架，基于其流行度、功能范围、质量、易用性和RL能力。研究发现MuJoCo因其性能和灵活性成为领先框架，尽管存在易用性挑战。Unity则因其易用性而受到关注，但在可扩展性和模拟保真度方面有所欠缺。文章呼吁进一步发展以提高模拟引擎的易用性和性能，并强调了RL研究中透明度和可重复性的重要性。

原理

本文通过两个主要部分来评估不同物理引擎：首先，通过分析相关出版物的引用次数来评估引擎的流行度；其次，通过多个相关维度比较物理引擎的功能。具体来说，文章分析了每个引擎的开源状态、文档的可用性和质量、社区资源、3D模型库、模型创建的便捷性、环境库、环境创建的便捷性、传感器类型、Gym包装器的可用性、刚体动力学、多关节动力学、文件格式支持、可视化功能以及性能优化。这些评估标准全面反映了每个框架在RL研究中的功能范围、特征质量和易用性。

流程

文章详细描述了评估物理引擎的工作流程，包括流行度分析和功能分析的具体步骤。在流行度分析中，通过分析科学数据库中的引用次数来评估引擎的流行度。在功能分析中，基于使用这些引擎的出版物、开发者提供的文档以及之前关于性能和易用性的评论文章来评估引擎的功能范围、质量和易用性。此外，文章还提供了每个引擎在不同评估标准下的表现表格，如开源状态、文档质量、社区资源等，这些数据帮助研究人员更直观地理解每个引擎的优势和劣势。

应用

本文的关键内容展示了不同物理引擎在RL研究中的应用范围和前景。MuJoCo因其高性能和灵活性，特别适合需要高模拟保真度和训练效率的RL研究，尤其是在多智能体强化学习（MARL）领域。Unity虽然易用，但在处理复杂和计算密集型RL场景时存在局限，更适合视频游戏类RL场景的实现。其他引擎如PyBullet、Gazebo和Webots各有特点，适用于不同类型的RL研究，尤其是机器人领域的应用。文章强调，选择合适的物理引擎应基于项目定义的需求和可用资源，并呼吁进一步的研究和发展以填补现有模拟管道的空白。