从零开始创建机器人交互场景：Genesis中OBJ模型导入与运动控制全指南

在机器人仿真与Embodied AI（具身智能）开发中，自定义场景是连接虚拟与现实的关键桥梁。Genesis作为一款专注于通用机器人与具身智能学习的生成式仿真平台，提供了灵活的场景构建工具链。本文将通过实战案例，详细讲解如何导入OBJ模型资源、构建交互式场景，并实现机器人与自定义物体的物理交互，帮助开发者快速上手复杂场景开发。

场景构建基础：核心组件与工作流程

Genesis的场景构建基于实体-组件架构，通过Scene对象管理所有物理元素。核心流程包括初始化引擎、创建场景、添加实体、构建物理世界和运行仿真五个步骤。以下是基础场景创建的最小示例，展示了如何添加地面平面与Franka机械臂：

import genesis as gs

# 初始化引擎（CPU/GPU后端可选）
gs.init(backend=gs.cpu)

# 创建场景容器
scene = gs.Scene()

# 添加地面平面
plane = scene.add_entity(
    gs.morphs.Plane(),  # 内置平面模型
)

# 添加Franka机械臂（使用MJCF格式模型）
franka = scene.add_entity(
    gs.morphs.MJCF(file="xml/franka_emika_panda/panda.xml"),
)

# 构建物理世界并运行仿真
scene.build()
for i in range(1000):  # 运行1000步仿真
    scene.step()

完整基础示例代码展示了Genesis场景的基本构成要素。在实际开发中，场景通常包含静态环境（地面、墙壁）、可交互物体（工具、零件）和智能体（机器人、无人机）三类实体，它们通过scene.add_entity()方法统一管理。

OBJ模型资源管理：从文件到仿真实体

Genesis支持多种3D模型格式，其中OBJ格式因简单通用成为自定义模型的首选。项目内置了丰富的OBJ资源库，位于genesis/assets/meshes/目录，包含从动物模型到日常用品的多种实体：

模型名称	文件路径	用途场景
兔子模型	genesis/assets/meshes/bunny.obj	碰撞检测测试
龙形模型	genesis/assets/meshes/dragon.obj	复杂几何体仿真
布料模型	genesis/assets/meshes/cloth.obj	柔性体交互
木球模型	genesis/assets/meshes/wooden_sphere_OBJ/wooden_sphere.obj	纹理渲染测试

OBJ模型导入需注意三点：1)确保模型文件与材质文件(.mtl)路径正确；2)复杂模型建议简化多边形数量；3)通过缩放参数适配仿真尺度。以下代码片段展示了如何导入兔子OBJ模型并设置物理属性：

# 添加OBJ模型实体
bunny = scene.add_entity(
    gs.morphs.Mesh(
        file="genesis/assets/meshes/bunny.obj",  # 模型文件路径
        pos=(0.5, 0, 0.1),  # 初始位置(x,y,z)
        scale=0.3,  # 缩放比例（适配仿真单位）
        material=gs.materials.Rigid(
            friction=0.5,  # 摩擦系数
            restitution=0.2  # 弹性系数
        )
    ),
)

图1：Genesis内置的高细节龙形OBJ模型（路径：genesis/assets/meshes/dragon.obj）

机器人控制接口：从关节驱动到末端执行器规划

Genesis提供三级控制接口满足不同需求：关节级直接控制、逆运动学(IK)轨迹规划、任务空间力控。以Franka机械臂为例，关节控制需先获取自由度索引，设置PD控制参数，再通过位置/速度/力模式驱动：

# 获取机械臂关节索引
motors_dof_idx = [franka.get_joint(name).dofs_idx_local[0] for name in joints_name]

# 设置PD增益（位置增益与速度增益）
franka.set_dofs_kp(
    kp=np.array([4500, 4500, 3500, 3500, 2000, 2000, 2000, 100, 100]),
    dofs_idx_local=motors_dof_idx,
)

# 位置控制示例：移动到目标关节角度
franka.control_dofs_position(
    np.array([1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0.04, 0.04]),  # 目标位置
    motors_dof_idx,  # 关节索引
)

完整控制示例代码演示了如何实现机械臂的轨迹规划与力控切换。对于复杂任务，可使用逆运动学(IK)求解器直接控制末端执行器位姿：

# 计算末端执行器目标位姿的IK解
qpos = franka.inverse_kinematics(
    link=end_effector,  # 末端执行器连杆
    pos=np.array([0.65, 0.0, 0.25]),  # 目标位置
    quat=np.array([0, 1, 0, 0]),  # 目标姿态（四元数）
)

实战案例：OBJ模型抓取场景开发

场景需求与资源准备

本案例将构建"机械臂抓取自定义OBJ模型"场景，需要准备：

• 地面平面（提供物理支撑）
• Franka机械臂（执行抓取动作）
• 自定义OBJ物体（genesis/assets/meshes/wooden_sphere_OBJ/wooden_sphere.obj）
• 碰撞检测与路径规划算法

完整实现代码

import genesis as gs
import numpy as np

# 初始化引擎
gs.init(backend=gs.gpu)  # 使用GPU加速物理计算

# 创建场景
scene = gs.Scene(
    viewer_options=gs.options.ViewerOptions(
        camera_pos=(3, -1, 1.5),  # 相机位置
        camera_lookat=(0.0, 0.0, 0.5),  # 相机注视点
    ),
    show_viewer=True,  # 启用可视化窗口
)

# 添加场景实体
plane = scene.add_entity(gs.morphs.Plane())  # 地面

# 导入OBJ模型作为目标物体
target_object = scene.add_entity(
    gs.morphs.Mesh(
        file="genesis/assets/meshes/wooden_sphere_OBJ/wooden_sphere.obj",
        pos=(0.65, 0.0, 0.02),  # 物体初始位置
    )
)

# 添加机械臂
franka = scene.add_entity(
    gs.morphs.MJCF(file="xml/franka_emika_panda/panda.xml"),
)

# 构建物理世界
scene.build()

# 控制参数配置
motors_dof = np.arange(7)  # 关节索引
fingers_dof = np.arange(7, 9)  # 手指索引
end_effector = franka.get_link("hand")  # 末端执行器

# 规划抓取路径
qpos = franka.inverse_kinematics(
    link=end_effector,
    pos=np.array([0.65, 0.0, 0.25]),  # 预抓取位置
    quat=np.array([0, 1, 0, 0]),  # 抓取姿态
)
qpos[-2:] = 0.04  # 打开手指
path = franka.plan_path(qpos_goal=qpos, num_waypoints=200)  # 生成平滑路径

# 执行抓取流程
for waypoint in path:
    franka.control_dofs_position(waypoint)
    scene.step()

# 闭合手指抓取物体
franka.control_dofs_force(np.array([-0.5, -0.5]), fingers_dof)
for i in range(100):
    scene.step()

# 提升物体
qpos = franka.inverse_kinematics(
    link=end_effector,
    pos=np.array([0.65, 0.0, 0.28]),  # 提升位置
    quat=np.array([0, 1, 0, 0]),
)
franka.control_dofs_position(qpos[:-2], motors_dof)
for i in range(200):
    scene.step()

完整抓取案例代码展示了从路径规划到力控抓取的全流程。关键技术点包括：使用plan_path()生成无碰撞轨迹、通过draw_debug_path()可视化运动路径、采用力控模式实现稳定抓取。

高级技巧：性能优化与场景扩展

复杂场景开发中需注意三项优化策略：

1. 模型简化：使用genesis/utils/mesh.py中的网格简化工具，降低多边形数量
2. 并行仿真：通过examples/rigid/multi_gpu.py实现多GPU加速
3. 资源复用：将常用场景保存为模板，通过scene.save()和scene.load()快速加载

场景扩展方面，Genesis支持多种高级特性：

• 传感器集成：通过genesis/sensors/添加摄像头、IMU等感知设备
• 材质定制：在genesis/materials/定义弹性、塑性等物理属性
• 多智能体系统：参考examples/drone/实现多机器人协同控制

总结与进阶方向

本文通过基础场景构建、OBJ模型导入、机器人控制和实战案例四个维度，展示了Genesis场景开发的核心流程。掌握这些技能后，可进一步探索：

• 基于物理的深度学习：使用examples/manipulation/grasp_train.py训练抓取策略
• 流体-刚体交互：参考examples/pbd_liquid.py实现复杂物理效应
• 数字孪生应用：结合genesis/recorders/记录仿真数据用于现实世界迁移

Genesis的场景构建能力为机器人算法验证提供了高效灵活的开发环境，无论是学术研究还是工业应用，都能通过自定义场景快速验证创新想法。