Isaac Gym 是 NVIDIA 推出的高性能物理模拟环境,专门用于强化学习研究。它基于 GPU 加速,能够同时模拟数千个并行环境,极大提升训练效率。本文将带你从零开始在 Ubuntu 22.04 上安装 Isaac Gym,并完成一个 人形机器人 的 强化学习训练 项目,即使你是新手也能轻松上手。
首先,确保你的系统是 Ubuntu 22.04,并安装了必要的依赖。打开终端执行以下命令更新系统:
sudo apt update && sudo apt upgrade -y Isaac Gym 需要 NVIDIA GPU 和 CUDA 支持。推荐安装 CUDA 11.7 或更高版本,并确保驱动版本 ≥ 515。你可以通过以下命令检查显卡驱动和 CUDA:
nvidia-sminvcc --version 如果未安装 CUDA,请参考 NVIDIA 官方文档进行安装。
从 NVIDIA 官网下载 Isaac Gym 的 Linux 版本(需要注册开发者账号)。下载后解压到你的工作目录,例如:
cd ~tar -xzf IsaacGym_Preview_4_Package.tar.gz 进入解压后的文件夹,创建 Python 虚拟环境并安装依赖:
cd isaacgympython3 -m venv isaacgym_envsource isaacgym_env/bin/activatepip install -r requirements.txt 注意:Isaac Gym 的 Python 绑定需要编译,如果遇到错误请确保安装了 build-essential 和 cmake。
运行 Isaac Gym 自带的示例,确保安装成功:
cd examplespython3 joint_monkey.py 如果出现仿真窗口,说明环境配置正确。你也可以尝试运行强化学习示例:
python3 train.py --task=Ant 这将在 Ant 机器人上训练一个简单的策略。
接下来,我们将专注于 人形机器人 的 强化学习训练。Isaac Gym 提供了多个 人形机器人 任务,例如 Humanoid 和 HumanoidAMP。以 Humanoid 为例,它基于 MuJoCo 的人形模型,目标是让机器人学会行走。
启动训练:
cd ~/isaacgym/pythonexamplestrain.py --task=Humanoid --rl_device=cuda:0 --sim_device=cuda:0 --num_envs=4096 这里我们使用 4096 个并行环境,充分利用 GPU 加速。训练过程中,你可以看到奖励曲线逐渐上升。训练完成后,策略文件会保存在 logs 目录下。
使用以下命令播放训练好的策略:
python3 play.py --task=Humanoid --model_dir=logs/Humanoid/ppov1/ 你将看到 人形机器人 在仿真环境中行走。通过调整超参数,可以进一步提升性能。
通过本文,你学会了在 Ubuntu 22.04 上安装 Isaac Gym,并进行了 人形机器人 的 强化学习训练。Isaac Gym 的强大并行能力为强化学习研究提供了极大便利,你可以进一步探索更复杂的任务,如对抗运动先验(AMP)等。希望这篇教程对你有所帮助!
本文由主机测评网于2026-02-22发表在主机测评网_免费VPS_免费云服务器_免费独立服务器,如有疑问,请联系我们。
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