Ubuntu 20.04 安装 Isaac Sim 4.5 + Isaac Lab
2026/6/8 17:02:53 网站建设 项目流程

Ubuntu 20.04不支持 pip 安装Isaac Sim 4.5(因为 pip 安装需要 GLIBC 2.34+,而 Ubuntu 20.04 默认是 GLIBC 2.31)。官方明确推荐 Ubuntu 20.04 用户使用二进制安装方式

自行安装 NVIDIA 驱动

#验证驱动安装 nvidia-smi

输出应显示驱动版本为 535.129.03 或更高

一、安装Isaac Sim 4.5二进制文件

1. 下载Isaac Sim 4.5二进制包

访问 NVIDIA 官方下载页面: https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/4.5.0/installation/download.html

文件名为:isaac-sim-standalone-4.5.0-linux-x86_64.zip

2. 解压并安装

# 解压到主目录后重命名为isaacsim_45 # 进入安装目录 cd ~/isaacsim_45 # 运行安装后脚本 ./post_install.sh # 运行 Isaac Sim 应用选择器 ./isaac-sim.selector.sh

3. 配置环境变量

nano ~/.bashrc

在文件末尾添加以下内容:

# Isaac Sim 根目录 export ISAACSIM_PATH="${HOME}/isaacsim" # Isaac Sim Python 可执行文件 export ISAACSIM_PYTHON_EXE="${ISAACSIM_PATH}/python.sh"

使配置生效:

source ~/.bashrc

4. 验证 Isaac Sim 安装

# 检查 Python 路径是否正确 ${ISAACSIM_PYTHON_EXE} -c "print('Isaac Sim configuration is now complete.')" # 运行简单示例 ${ISAACSIM_PYTHON_EXE} ${ISAACSIM_PATH}/standalone_examples/api/isaacsim.core.api/add_cubes.py

第一次运行会编译着色器,可能需要 5-10 分钟,这是正常现象

二、安装 Isaac Lab

1. 克隆 Isaac Lab 源代码

# 克隆仓库 git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git # 进入 Isaac Lab 目录 cd IsaacLab

2. 创建 Isaac Sim 符号链接

# 创建符号链接,指向你的isaacsim_45目录 ln -s ~/isaacsim_45 _isaac_sim # 验证符号链接是否正确 ls -l _isaac_sim # 应该显示:_isaac_sim -> /home/xxx/isaacsim_45

3. 安装系统依赖

sudo apt update sudo apt install cmake build-essential -y

4. 安装 Isaac Lab 依赖

# 安装所有依赖(包括所有学习框架) ./isaaclab.sh --install # 或者只安装特定框架(如 rsl_rl) # isaaclab.sh -p -m pip install rsl-rl-lib

5.(可选)创建 Conda 环境

# 创建 Conda 环境 ./isaaclab.sh --conda # 激活环境 conda activate isaaclab source ~/isaacsim_45/setup_conda_env.sh # 重新安装依赖 ./isaaclab.sh --install

6.验证 Isaac Lab 安装

# 使用 Isaac Lab 脚本运行 ./isaaclab.sh -p scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py # 使用IsaacSim自带内置 python ${ISAACSIM_PYTHON_EXE} scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py

如果成功,会启动模拟器并显示一个黑色视口,按Ctrl+C退出

三、运行训练

训练 Ant 机器人行走

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Ant-v0 --headless

训练会自动开始,你会在终端看到奖励值逐渐上升。按Ctrl+C可以停止训练

可视化训练好的模型

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/play.py --task=Isaac-Ant-v0

注意:

没进 conda 环境的普通终端:

./isaaclab.sh -p 脚本.py [参数]

已经激活了 IsaacLab 的 conda 环境:

python scripts/tools/record_demos.py --task xxx

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