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在强化学习领域，Gym、Gymnasium 和 Isaac Gym 是经常被提到的工具库。它们名字相似，却有不同的应用场景和特点。

本文将详细解析它们的关系和区别，帮助你选择最适合的工具。

以常见的机器人强化学习任务：Panda 机械臂堆叠任务（Panda Cube-Stacking）为例，本文通过 Gymnasium 和 Isaac Gym 的实现对比，展示两者在代码结构、性能、适用场景上的不同。由于Gymnasium是Gym的升级版本，两者几乎一样，所以未展示Gym的任务。

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一、Gym

Gym 是由 OpenAI 开发的经典强化学习环境库，自 2016 年发布以来，一直是强化学习研究的基石。

1. Gym 的特点

• 提供了大量强化学习环境，如 CartPole、MountainCar、Atari 游戏等。
• 定义了标准的接口（如 reset、step），方便快速上手强化学习任务。

2. Gym 的问题

• OpenAI 在维护 Gym 上逐渐减少投入。
• 某些功能（如环境注册和依赖管理）在后期版本中开始出现问题。
• Gym 停止更新后，很多用户开始转向其他替代方案。

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二、Gymnasium

Gymnasium 是由社区主导开发的 Gym 的一个分支（fork），作为 Gym 的升级版。

1. Gymnasium 的改进

• 完全兼容：Gymnasium 兼容 Gym 的 API，迁移非常简单。
• 类型提示和错误检查：在 reset 和 step 等方法中增加了类型检查和提示。
• 支持现代 Python：支持 Python 3.10 及以上版本。
• 社区支持：持续修复问题，并添加新特性。

2. 如何迁移到 Gymnasium

只需将代码中的 import gym 替换为 import gymnasium as gym，代码基本无需修改。

3. 使用 Gymnasium 实现 Panda Cube-Stacking

Panda Cube-Stacking 的目标是用 Panda 机械臂抓取并堆叠方块，还需安装panda-gym ，提供 Panda 环境。

代码实现

import gymnasium as gym
import panda_gym
from stable_baselines3 import SAC# 创建 Panda 堆叠任务环境
env = gym.make("PandaStack-v3")# 使用 Soft Actor-Critic (SAC) 算法
model = SAC("MlpPolicy", env, verbose=1)
model.learn(total_timesteps=50000)# 测试模型
obs, _ = env.reset()
for _ in range(200):action, _ = model.predict(obs)obs, reward, done, _, _ = env.step(action)env.render()  # 渲染动画if done:breakenv.close()

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三、Isaac Gym

Isaac Gym 是 NVIDIA 开发的高性能物理仿真平台，专注于机器人仿真和大规模强化学习任务。

1. Isaac Gym 的特点

• GPU 加速：基于 GPU 提供高性能仿真，比 Gym 快数百倍。
• 真实物理模拟：支持机器人、机械臂、关节动力学等真实物理任务。
• 兼容 Gym API：API 设计与 Gym 类似，方便迁移已有代码。

2. 适用场景

• 机器人强化学习（如机械臂控制）。
• 高性能仿真和需要大规模并行训练的任务。

3. 使用 Isaac Gym实现 Panda Cube-Stacking

import isaacgym
from isaacgym import gymapi, gymutil
from isaacgym.envs.base.vec_task import VecTask# 初始化 Isaac Gym
gym = gymapi.acquire_gym()
sim_params = gymapi.SimParams()
sim_params.physx.solver_type = 1  # 使用 PhysX 求解器
sim_params.use_gpu_pipeline = True  # 使用 GPU 加速# 创建环境
env = VecTask(sim_params=sim_params, task="FrankaCubeStacking")# 训练任务
obs = env.reset()
for _ in range(1000):actions = env.action_space.sample()  # 随机动作obs, reward, done, _ = env.step(actions)env.render()  # 显示机器人仿真动画env.close()

比较遗憾的是IsaacGym目前只支持ubuntu系统，且已停止更新；想在windows系统运行，必须在Omniverse的IsaacSim中运行，而IsaacSim功能更强大，对系统硬件要求也更高，一般能装Isaac Sim的不会再用IsaacGym了~~

如果非得装，也有一些教程：windows下安装 isaac sim gym (OmniIsaacGymEnvs)。

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四、三者关系总结

1. Gym 、Gymnasium、Isaac Gym对比

特性	Gym	Gymnasium	Isaac Gym
开发者	OpenAI	社区维护	NVIDIA
状态	停止更新	持续更新	持续更新
性能	基于 CPU	基于 CPU	基于 GPU，大规模并行仿真
主要用途	通用强化学习环境	通用强化学习环境	高性能机器人物理仿真
兼容性	-	兼容 Gym API	类似 Gym API
是否推荐	不推荐（已弃用）	推荐	推荐（适合高性能仿真任务）

2. Gymnasium 与 Isaac Gym 对比

在强化学习和机器人仿真领域，Gymnasium 和 Isaac Gym 是两个常用的工具。

特性	Gymnasium	Isaac Gym
目标用户	强化学习初学者、通用任务开发者	机器人研究人员、高性能需求用户
性能	基于 CPU，适合小规模仿真	基于 GPU，加速复杂物理任务
环境类型	游戏、简单控制（如 CartPole）	机器人物理仿真（如机械臂控制）
硬件需求	普通计算机即可运行	需要 NVIDIA GPU
适用场景	经典控制、博弈、Atari 游戏	机器人控制、机械臂仿真、大规模训练
渲染方式	简单动画（通过 env.render()）	高精度 3D 动画（GPU 加速渲染）

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总结

• Gymnasium 适合强化学习初学者，提供简单的环境和控制任务，能够在普通计算机上运行。它适用于经典控制、博弈、Atari 游戏等简单任务。

• Isaac Gym 主要面向机器人研究人员和高性能需求用户，依赖 NVIDIA GPU 进行加速，适用于大规模并行仿真和高精度物理任务，如机械臂仿真、机器人控制等。

选择合适的工具，能够帮助你更高效地完成任务和实验。根据任务的复杂性和硬件环境，选择 Gymnasium 或 Isaac Gym 来进行强化学习和机器人控制研究。

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五、如何选择？

1. Gymnasium：

   • 适用于普通强化学习任务，是 Gym 的直接替代品。
   • 社区活跃，未来支持有保障。

2. Isaac Gym：

   • 如果研究涉及机器人或高性能仿真，推荐使用 Isaac Gym。
   • 适合需要极高仿真速度的任务。

3. Gym：

   • 仅适用于旧代码。如果可能，建议迁移到 Gymnasium。

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