以下是当前主流的物理仿真引擎和机器人/强化学习仿真平台的特点和适用场景，方便根据需求选择：
🧠 NVIDIA 系列
✅ Isaac Lab v1.4 / v2
特点：
基于 Omniverse + Isaac Sim，属于高端视觉+机器人仿真框架v2 更加模块化，支持多机器人、多任务、多环境并行超强图形渲染、多机器人支持好、GPU 加速适合 强化学习 (RL) + 视觉导航
依赖：
NVIDIA GPUOmniverse Isaac Sim
✅ Isaac Gym （已停止更新）
特点：
强化学习仿真平台，侧重高并发 GPU 并行环境（如一台机器运行上千个 RL 环境）功能已被 Isaac Lab / Omniverse 合并替代
🧠 MuJoCo 系列（Google DeepMind）
✅ MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact)
特点：
最著名的 RL 物理引擎之一，免费开源高精度物理模拟、速度快、支持软体动力学（soft-body）
适用场景：
常用于 OpenAI Gym、DeepMind 控制套件适合机械臂、二足、操控、Locomotion 等任务
🧠 SAPIEN 系列（UCSD + Waymo）
✅ SAPIEN v2
特点：
偏向于物理真实的操控仿真（如抓取、堆叠、拉门）支持物体铰链/关节建模，力触觉模拟优秀用于真实感抓取
✅ SAPIEN v3（最新版）
特点：
重构架构，更现代、更快更易于与 PyTorch 等集成适合 Manipulation + RL + 数据集生成
🧠 Genesis（来自 MIT）
特点：
专注于复杂的抓取与人类行为建模适合人机交互仿真偏向行为模拟（Behavior simulation）
对比：
和 SAPIEN 有一定重叠，但更偏向行为模拟
🧠 PyBullet
特点：
基于 Bullet 物理引擎的 Python 封装轻量级、跨平台、易用支持渲染和非渲染模式
适用场景：
快速原型、教学、简单 RL 实验
劣势：
图形和物理精度不如 MuJoCo 或 Isaac Sim
✅ 总结对比
名称渲染质量物理精度强化学习支持并行能力易用性特别适合场景Isaac Lab v2🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅ (GPU)中等多机器人视觉+控制Isaac Gym🌟🌟🌟🌟🌟🌟✅✅✅✅✅✅✅✅✅中等多环境并行 RLMuJoCo🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟✅✅✅✅✅✅✅中高控制、操控、LocomotionSAPIEN v3🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟✅✅✅✅✅✅中等高真实感操控Genesis🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟✅✅?偏难行为模拟、抓取PyBullet🌟🌟🌟🌟✅✅✅✅✅✅✅✅✅教学、原型、低算力实验