Genesis 1.4.1 y wbc-mjlab 0.0.6 | Robótica

¿Qué ha cambiado de verdad en las últimas 24 horas? Han salido dos versiones de software que merece la pena revisar si trabajas con simulación o control de humanoides. Genesis 1.4.1 mejora escenas grandes y corrige varios fallos de importación y actuadores. wbc-mjlab 0.0.6 añade una primera ruta experimental para controlar un Unitree G1 sin redirigir las articulaciones durante la ejecución.

La diferencia importante es el grado de madurez. Genesis 1.4.1 es una actualización instalable del simulador. La ruta de wbc-mjlab es software experimental para investigación, no un producto ni una prueba independiente de funcionamiento en un robot físico.

Genesis 1.4.1 mejora escenas grandes y corrige detalles que sí rompen una simulación

La versión 1.4.1 se publicó el 12 de septiembre a las 18:58:55 UTC. Su wheel en PyPI apareció a las 18:59:45 UTC, así que ya se puede instalar con pip en Python 3.10, 3.11, 3.12 y 3.13.

Según el mantenedor, el cambio principal mejora el rendimiento de escenas grandes tanto en CPU como en GPU. Las notas oficiales concretan tres casos: simulaciones divididas en grupos independientes, resolución con Jacobi y cálculo de contactos en CPU. La versión incluye una gráfica comparativa del propio proyecto, pero no un benchmark independiente. Conviene leerlo como una mejora medida por Genesis en su entorno, no como una aceleración que se traslada automáticamente a cualquier escena.

También hay correcciones pequeñas con consecuencias muy visibles. Los accessors normalizados de glTF guardan números enteros que el programa debe convertir a un rango decimal al leerlos. Genesis ahora hace bien esa conversión y conserva las normales y las coordenadas UV que definen la orientación y la textura de la malla. Además, respeta el rango de fuerza de los actuadores definido en MJCF y permite abrir escenas exportadas en cualquier plataforma mediante gs launch, según las notas de la versión.

La API añade un método público para fijar los límites de los grados de libertad desde cada entidad. Esto evita bajar al solver y trabajar con índices globales de la escena para cambiar esos límites, según el registro oficial de cambios.

¿Qué probaría yo? Crearía un entorno aislado, fijaría genesis-world==1.4.1 y ejecutaría una copia de una escena con varios cuerpos y contactos. Después revisaría tres cosas: tiempo por paso, límites de fuerza del actuador y aspecto de las mallas glTF. Así compruebas justo lo que cambia sin tocar el proyecto que ya funciona.

wbc-mjlab 0.0.6 elimina el retarget de articulaciones durante la ejecución

wbc-mjlab 0.0.6 se publicó el 13 de septiembre a las 07:50:36 UTC. La novedad es una primera ruta experimental de despliegue para el Unitree G1 que evita el joint retarget durante la ejecución. O sea, el actor, la parte de la política que decide la siguiente acción, no recibe una trayectoria de articulaciones recalculada en ese momento.

En su lugar, el actor recibe las posiciones 3D y las orientaciones 6D relativas de muñecas y tobillos. El entrenamiento conserva el controlador de cuerpo completo, o WBC, que coordina todas las articulaciones. El crítico, la parte que evalúa las acciones durante el entrenamiento, sí ve las referencias completas, según la guía oficial de la tarea y las notas de la versión.

La versión incorpora las tareas Wbc-G1-EE y Wbc-G1-EE-SE, comandos de ejemplo para entrenar y reproducir la política, y exportación de la configuración a YAML. Requiere mjlab>=1.6.0, según la documentación oficial.

Aquí el límite pesa más que la novedad. El objetivo es un Unitree G1, no hardware doméstico. La guía explica el flujo de entrenamiento y despliegue, pero ni esa documentación ni la release aportan una validación física independiente. Por ahora es software experimental. No demuestra por sí solo que la política funcione en un G1 físico.

Si quieres aprender de esta versión sin tener el humanoide, empieza por la configuración YAML y por la forma de representar las referencias de los efectores finales. Luego reproduce una tarea en simulación y comprueba qué observa el actor y qué información adicional recibe el crítico. Esa prueba acotada sí te sirve aunque no tengas el robot, y te permite comprobar algo concreto antes de pensar en hardware caro.