Sim Learning#

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Sim Learning 仿真学习：六个引擎，两条路线，从原生接口走向物理与源码

学会使用仿真器，也能解释它为什么这样工作。

English · 先学 Physics-Based Simulation · Solver 教程 · 选择学习路线 · 共同基础 · 开发看板 · 实验案例

Sim Learning · 仿真学习是一套独立社区课程，覆盖 MuJoCo、SuperDex、Genesis、Newton Physics、PhysX、Drake。每个引擎有自己的学习仓库，沿原生 API 理解模型、状态、控制和观测，再进入动力学、接触、求解器与源码。

这里组织阅读顺序；各引擎仓库维护详细课程；GitHub Projects 管理任务；DexLab 保存实验协议、案例与证据。

先建立物理仿真基础#

推荐先沿 Chenfanfu Jiang、Minchen Li 等人合著的 Physics-Based Simulation 学习：离散时空 → 优化与 Newton → 质点弹簧 → 接触和摩擦 → 六引擎原生实现。本仓提供中文伴读路线与自测，再用 Solver 教程把原理对应到配置和诊断。已有物理仿真基础的读者可以按需回查。

本批分支已包含九单元中文教程和全部登记术语索引，每章配英文摘要及带答案练习。迁移与验收区分可阅读内容、待合入 PR 与后续原生运行。

选择引擎后的两条路线#

A · 使用仿真器

B · 理解物理与源码

从模型和第一个原生接口开始，学会组织机器人、控制、传感器和数据。

从状态和方程开始，追踪一次步进中的碰撞、约束、求解与积分。

对象与安装 → 建模 → 状态与时间 → 驱动与机器人 → 传感器 → 批量与数据

数据结构 → 动力学流水线 → 接触模型 → 求解器 → 数值积分 → 力观测与扩展

阅读前准备 Python/C++ 基础；遇到物理概念时回到共同基础。

阅读前准备线性代数、刚体力学，并先熟悉所选引擎的 A0–A4。

查看 A0–A9 路线

查看 B0–B7 路线

两条路线共享同一个引擎仓库，可以交叉阅读。先选一个引擎沿主线走通，再对照其他引擎的原生实现。

选择一个引擎#

这些入口按学习对象组织，方便找到兴趣所在；实验比较另按 DexLab 的版本和工况阅读。

引擎

原生学习重点

课程入口

MuJoCo

MJCF、mjSpec/mjModel/mjData、驱动器、约束与积分流水线

完整目录 · 回调与插件

SuperDex

Physics / Robotics 的分工、Scene / Actor、接触几何与隐式求解

完整目录 · 材料与可微

Genesis

Scene / Entity、多物理求解器、批量状态、控制与可微边界

完整目录 · 多物理与可微

Newton Physics

ModelBuilder / State / Control、Warp 数组、不同 Solver 的能力边界

完整目录 · 求解、耦合与可微

PhysX

C++ SDK、Scene / Actor / Shape、articulation、PGS / TGS 与宿主接入

完整目录 · 扩展与多物理

Drake

Systems / Diagram / Context、MultibodyPlant、SceneGraph、接触与优化

完整目录 · 扩展与标量转换

六个引擎均已发布建模与状态、驱动与机器人、接触与求解、传感与渲染，以及批量、学习接口与数据课程。六仓也已提供特色扩展、多物理与可微边界专题。各课程记录固定版本、官方源码和阅读状态。Learning 改名、先修阅读路线与 Solver 教程正在推进；E7 完整安装课程与全路线审校继续暂停，保留独立待办。当前工作范围。查看交付进度。

建立共同基础#

学习每个引擎时，反复带着六个问题读代码：

  1. 模型表达了什么？ 单位、坐标轴、几何、质量与惯量分别来自哪里？

  2. 谁拥有状态？ 配置、速度、输入、派生量和求解缓存如何区分？

  3. 谁推进时间？ 控制周期、物理步长、内部子步与显示刷新怎样配合？

  4. 接触怎样产生作用？ 碰撞几何、接触律、材料组合和约束近似分别是什么？

  5. 数值问题怎样解？ 方程、残差、迭代预算、终止条件与积分更新如何关联？

  6. 观测在什么时刻有效？ 返回的是力、冲量、控制输入还是显示结果，坐标与采样阶段是什么？

共同基础地图 给出术语、最小公式与各仓的对应章节入口。具体字段、默认值和支持限制在引擎课程中展开。

学习进度与参与方式#

课程目录分别标注已交付内容和待开发单元。示例也分别记录源码核对、语法检查和实际执行状态，便于选择合适的阅读起点。

课程交付进度 · 开发看板 · 课程任务表 · 如何贡献

引擎专题的修改和问题在对应仓库讨论；本仓维护导航、共同术语与课程衔接。每交付一项，核对当前提交的内容与检查结果，重新审视剩余依赖，再决定下一项。

从机制走向证据#

学会解释引擎以后，可以带着具体问题阅读 DexLab：如何对齐工况，怎样区分控制命令与接触观测，哪些结论只在给定版本、模型和协议下成立。

当前课程阶段专注引擎知识与源码；实验后续复用 DexLab。已有报告的覆盖范围、失败和未准入引擎均保留原记录。查看案例与阅读边界。

独立社区学习项目，与各引擎官方项目无隶属关系。原创课程和图形采用 Apache-2.0；上游源码与资产遵守各自许可。来源与许可

课程来源 · GitHub · 许可