issac gym安装与运行 (一)

目录

1.安装

1.1 下载

​编辑 1.2 安装

.2 初步运行

2.1 demo1

.3 官方demo

3.1 下载及安装

3.2 demo启动

3.3 加载训练好的模型

其他 

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References：

nIsaac-gym(1): 安装及官方demo内容_hongliyu_lvliyu的博客-CSDN博客_isaac安装

NVIDIA Isaac Gym安装与使用 - BLMontgomery - 博客园

https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs

1.安装

1.1 下载

Isaac Gym - Preview Release | NVIDIA Developer

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然后注册登录下载

然后等待下载完成即可

 

然后可以浏览器打开index.html进行安装

 1.2 安装

解压后要把issacgym放在主目录下

 cd isaacgym/python/
 sh ../create_conda_env_rlgpu.sh

.2 初步运行

2.1 demo1

然后安装好之后，启动即可

source activate rlgpu

然后

出现报错

返回python子目录下，执行

pip install -e .

然后再次执行

cd example/
python joint_monkey.py

出现新的报错

原因是因为python运行时没有加载到libpython3.7m.so.1.0 这个库文件， 将其复制到相应目录就可解决问题。 

solutions：

找到conda环境下的这个文件

然后找到这个目录

/usr/local/lib

 复制过去即可

或者直接用以下命令：

sudo cp libpython3.7m.so.1.0 /usr/local/lib/
sudo cp libpython3.7m.so.1.0 /usr/lib/
sudo cp libpython3.7m.so.1.0 /usr/lib64/

然后再运行

运行成功

.3 官方demo

3.1 下载及安装

 https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs

先把这个repo给pull下来

pull下来以后

cd 到对应目录下

激活环境

source activate rlgpu

执行下述命令

pip install -e .

 安装完之后启动demo

3.2 demo启动

cd 到对应目录下

然后启动

python train.py task=Cartpole

即可

另一个例子

python train.py task=Ant

用 v 键关闭查看器来提高运行速度

esc是退出训练

3.3 加载训练好的模型

python train.py task=Ant checkpoint=runs/Ant/nn/Ant.pth test=True num_envs=64

3.4 其他demo

其他的demo在nvidia自带的demo

 直接python运行即可

 

其他 

其他见

https://github.com/NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs