lsaac gym安装2023

### Lsaac Gym 2023 版本安装教程 以下是针对 Isaac Gym 2023 版本在 Ubuntu 22.04 上的安装流程，涵盖了必要的依赖项以及具体操作步骤： #### 环境准备 确保操作系统为 Ubuntu 22.04 并更新系统包至最新状态。运行以下命令完成系统的升级： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` #### 安装 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包 Isaac Gym 的正常运行需要支持 GPU 加速，因此需先安装适配的 NVIDIA 驱动程序与 CUDA 工具包。 1. 添加 NVIDIA 软件仓库并安装驱动程序： ```bash distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-driver-525 ``` 2. 安装 CUDA Toolkit (推荐版本为 CUDA 11.8 或更高版本)： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo dpkg -i cuda-keyring_1.0-1_all.deb sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda-11-8 ``` #### 创建 Python 虚拟环境 为了隔离开发环境中的依赖关系，建议使用 Conda 来管理虚拟环境。 1. 下载 Miniconda 并配置环境变量： ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source ~/.bashrc ``` 2. 创建一个新的 Conda 环境并激活它： ```bash conda create -n isaac_env python=3.9 conda activate isaac_env ``` #### 安装 PyTorch 和其他必要库 PyTorch 是 Isaac Gym 所必需的核心框架之一，应按照官方指南选择合适的预编译二进制文件。 1. 使用 pip 命令安装指定版本的 PyTorch 及其扩展组件： ```bash pip install torch==2.0.1 torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 2. 同时还需要额外的一些科学计算工具集来辅助仿真过程： ```bash pip install numpy scipy matplotlib tqdm gym pybullet tensorboard opencv-python-headless mujoco-py ``` #### 获取并部署 Isaac Gym 文件夹结构 下载最新的 Isaac Gym 发布版压缩包后将其放置到用户主目录下的合适位置。 1. 解压归档文件并将内部资源移动到目标路径下： ```bash tar xf isaacgym.tar.gz -C ~/ mv ~/isaacgym/* ~/isaacgym/python/ rm -rf ~/isaacgym/__MACOSX ``` 2. 设置环境变量以便脚本能自动定位模块所在地址： ```bash export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:~/isaacgym/python:$HOME/.local/lib/python3.9/site-packages echo 'export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:~/isaacgym/python:$HOME/.local/lib/python3.9/site-packages' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 编译 RSL-R 库源码 Rapid Scene Learning for Robotics 提供了高效的物理引擎接口实现方法论。 1. Clone GitHub 存储库获取最新代码副本： ```bash git clone https://github.com/NVIDIA-Omniverse/RSL.git rsl_rl cd rsl_rl ``` 2. 修改 CMakeLists.txt 中定义的目标平台架构参数以匹配当前主机硬件特性[^2]: ```cmake set(CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES "70-real;75-real;80-real;86-real") ``` 3. 构建共享对象动态链接库文件： ```bash mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) cp librl_sac.so ../bin/. ``` #### 测试验证安装成果 最后一步是确认整个集成方案能否顺利启动演示案例场景。 1. 返回顶层项目根目录执行测试脚本： ```bash cd ~/isaacgym/python/examples python example_anymal_c_flat_ground.py ``` 如果一切设置无误，则应该可以看到 Anymal 四足机器人模型在一个平坦表面上行走的画面效果展示出来。