Genesisのセットアップガイド：物理AI実装のための実践的手順

要約

• 5分でインストール可能：pip install genesis-world または GPU加速を目的とした Docker を使用
• 剛体、関節型、ソフトボディのシミュレーションを YAML/JSON で設定—基本的な構成には コーディング不要
• 1万環境以上の並列環境を Ray または MPI を用いて 強化学習(RL)トレーニング に活用
• URDF/MJCF形式のロボットを 1コマンド でインポートし、Python API を介して LiDAR や カメラ などのセンサーを追加
• Stable Baselines3 や RLlib を用いて 大規模トレーニング を実施し、分析用に CSV/JSON 形式でデータをエクスポート

1. インストールと最初のシーン作成

Genesis のインストール

ハードウェアやワークフローに応じてインストール方法を選択してください。

オプション1：pip インストール（ほとんどのユーザーにおすすめ）

pip install "genesis-world>=2.4.0" --upgrade

インストール確認:

python -c "import genesis; print(genesis.__version__)"

期待される出力:

2.4.0

オプション2：Docker（GPU加速）

docker pull genesisworld/genesis:latest
docker run --gpus all -it genesisworld/genesis:latest python -c "import genesis; print('GPU detected:', genesis.is_gpu_available())"

期待される出力:

GPU detected: True

オプション3：ソースからのインストール（開発用）

git clone https://github.com/genesis-sim/genesis.git
cd genesis
pip install -e ".[dev]"  # テストやリントツールを含む開発依存関係をインストール

初めてのシーン作成

Genesis は YAML/JSON を用いて環境を設定します。まずは単純な 2Dワールド から始めましょう。

1. simple_world.yaml を作成:

   name: "シンプルな2Dワールド"
   description: "1台のエージェントと静的障害物が存在する基本的な環境"
   physics:
     engine: "pybullet"  # "pybullet"、"mujoco"、または "custom" をサポート
     gravity: [0.0, 0.0, -9.81]
   agents:
     - name: "agent_0"
       type: "circle"
       radius: 0.5
       color: [0.0, 0.5, 1.0]  # RGB
       initial_position: [0.0, 0.0]
   obstacles:
     - type: "rectangle"
       width: 2.0
       height: 0.2
       position: [0.0, -1.0]
       color: [0.5, 0.0, 0.0]
   

   Copy

2. シミュレーションを実行:

   python -m genesis run --config simple_world.yaml --headless False
   

   Copy

   期待される出力: エージェントと障害物が表示された 2Dレンダリングウィンドウ が開きます。

注意点

• エラー: ModuleNotFoundError: No module named 'pybullet' → PyBullet をインストールしてください:

  pip install pybullet
  

  Copy
• エラー: CUDA not available → DockerのGPUコマンド を使用するか、または CUDAドライバ をインストールしてください。詳細は Genesis ドキュメント をご覧ください。

2. 剛体、関節型、ソフトボディのシミュレーション

剛体物理

simple_world.yaml を修正し、剛体ロボットを追加します:

agents:
  - name: "robot_arm"
    type: "urdf"
    urdf_file: "path/to/robot.urdf"
    initial_position: [1.0, 0.0]
    joints:
      - name: "joint_1"
        type: "revolute"
        lower_limit: -1.57
        upper_limit: 1.57

関節型ボディ（URDF/MJCF）

1. サンプル URDF をダウンロード（例：ROS Industrial から）:

   wget https://raw.githubusercontent.com/ros-industrial/franka_description/master/urdf/franka_panda.urdf -O panda.urdf
   

   Copy

2. simple_world.yaml を更新:

   physics:
     engine: "mujoco"  # 関節型ボディにはより適したエンジン
   agents:
     - name: "panda"
       type: "urdf"
       urdf_file: "panda.urdf"
       initial_position: [0.0, 0.0, 0.5]
   

   Copy

3. 実行:

   python -m genesis run --config simple_world.yaml
   

   Copy

ソフトボディダイナミクス（v2.4.0 新機能）

設定ファイルでソフトボディ物理を有効化:

physics:
  engine: "pybullet"
  soft_body:
    enabled: True
    stiffness: 0.5
    damping: 0.1
agents:
  - name: "soft_robot"
    type: "mesh"
    mesh_file: "soft_robot.obj"
    material:
      type: "soft"
      friction: 0.3

3. データ生成のための並列環境

Genesis は 高スループットシミュレーション に優れており、RL データ収集に最適です。Ray を用いて分散環境を構築します。

ステップ1：Ray のインストール

pip install "ray[default]"

ステップ2：並列ワールドの設定

parallel_worlds.yaml を作成:

num_environments: 1000  # 最大1万環境までスケール可能
base_config: "simple_world.yaml"  # 既存の設定ファイルを再利用
randomization:
  agent_position: True
  obstacle_count: [0, 5]  # 各環境のランダムな障害物数

ステップ3：分散シミュレーションの起動

python -m genesis parallel --config parallel_worlds.yaml --backend ray --num_cpus 8

期待される出力:

[Genesis] 8つのCPUにわたり1000環境を起動しました。
[Genesis] データエクスポートが有効化されました：/tmp/genesis_data/

RL 用データのエクスポート

Genesis は自動的に /tmp/genesis_data/（設定可能）にデータを保存します。Python で読み込みます:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("/tmp/genesis_data/agent_trajectories.csv")
print(df.head())

4. URDF/MJCF ロボットのインポート

URDF の例

1. .urdf ファイルを robots/ ディレクトリに配置します。
2. simple_world.yaml を更新:

   agents:
     - name: "my_robot"
       type: "urdf"
       urdf_file: "robots/my_robot.urdf"
       initial_position: [0.0, 0.0, 0.1]
       sensors:
         - type: "lidar"
           range: 5.0
           resolution: 0.1
   

   Copy

MJCF の例

1. MuJoCo のツールを用いて MJCF を URDF に変換 します。
2. 設定ファイルの urdf_file フィールドを使用します。

URDF の検証

python -m genesis validate --urdf robots/my_robot.urdf

期待される出力:

[Genesis] URDF の検証に成功しました。
[Genesis] ジョイント数: 6 (回転: 4, 直動: 2)

5. センサーとレンダリング

エージェントにセンサーを追加

simple_world.yaml を拡張:

agents:
  - name: "sensor_agent"
    type: "circle"
    sensors:
      - type: "camera"
        resolution: [64, 64]
        fov: 90
        position: [0.0, 0.0, 0.2]
      - type: "lidar"
        range: 3.0
        num_beams: 360

センサーデータのレンダリング

可視化モードで実行:

python -m genesis run --config simple_world.yaml --render_sensors True

期待される出力: リアルタイムセンサー表示（カメラ画像、LiDAR スキャン）が表示されたウィンドウが開きます。

レンダリングの保存

python -m genesis run --config simple_world.yaml --output_dir ./renders --save_frames True

出力: ./renders/ に frame_001.png、frame_002.png などのフレームが保存されます。

6. 大規模ポリシーのトレーニング

Stable Baselines3 との統合

1. RL 依存関係をインストール:

   pip install stable-baselines3[extra]
   

   Copy

2. Genesis 用のカスタム環境ラッパー (genesis_env.py) を作成:

   from genesis import GenesisEnv
   from stable_baselines3.common.env_checker import check_env
   
   class GenesisWrapper(GenesisEnv):
       def __init__(self, config_path="simple_world.yaml"):
           super().__init__(config_path)
           self.observation_space = self._get_obs_space()
           self.action_space = self._get_action_space()
   
       def _get_obs_space(self):
           # センサー（例：カメラ + LiDAR）に基づいて定義
           return gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(64*64*3 + 360,))
   
       def _get_action_space(self):
           # ロボットの自由度に合わせる
           return gym.spaces.Box(low=-1, high=1, shape=(6,))
   
   env = GenesisWrapper()
   check_env(env)  # 環境の検証
   

   Copy

3. PPO ポリシーのトレーニング:

   from stable_baselines3 import PPO
   
   model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1)
   model.learn(total_timesteps=10000)
   model.save("ppo_genesis")
   

   Copy

分散 RL（RLlib）

pip install ray[rllib]

RLlib を用いてトレーニング:

from rllib_genesis import GenesisEnv
from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig

config = PPOConfig()
config.env_config["config_path"] = "simple_world.yaml"
config.env_config["num_environments"] = 10
config.num_workers = 4

trainer = config.build()
for i in range(10):
    result = trainer.train()
    print(f"イテレーション {i}, 報酬: {result['episode_reward_mean']}")

7. Genesis、Isaac Lab、MuJoCo の比較

Genesis を選ぶべきシーン:

• 高スループットマルチエージェントシミュレーション が必要な場合（例：スワームロボティクス、交通シミュレーション）。
• ダイナミックで手法生成されたワールド を扱う場合。
• Python ファーストワークフロー を好む場合（YAML 設定）。

Isaac Lab を選ぶべきシーン:

• 高精細3Dレンダリング が必要な場合（例：ロボットの知覚スタック）。
• Omniverse または NVIDIA ハードウェア を使用しているチーム。

MuJoCo を選ぶべきシーン:

• 単一エージェント RL で 高精度物理 が必要な場合。
• プロトタイプ構築 で 最小限のセットアップ を望む場合。

次のステップ

1. 並列ワールドの実験：1000環境 にスケールアップし、RL 用データをエクスポートしてください。
2. ロボットとの統合：simple_world.yaml を URDF/MJCF に置き換え、センサー融合をテストしてください。
3. クラウド展開：Genesis の AWS/GCP テンプレート を利用し、大規模シミュレーションを実行してください。

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