参考
主要参考 ：使用 Isaac Sim 源代码安装
次要参考：Installing Isaac Sim
尽量按照主要参考的方法去安装，一整套流程一般不会出现版本冲突问题，如果先去单独的sim文档里面安装，再去lab文档里面安装，容易搞出版本兼容问题。
一点准备
安装过程中会多次在github下载仓库，尤其是在调用sh执行自动编译安装的时候，所以要么使用科学上网工具，要么使用国内镜像。
我这儿推荐用一个国内镜像源：https://bgithub.xyz/ ，直接全局替换掉github就能加速下载
git config --global url."https://bgithub.xyz/".insteadOf "https://github.com/"
操作
IsaacSim安装
克隆
git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacSim.git
从源码构建
cd IsaacSim
./build.sh
构建完成后，配置环境变量，可以配到~/.bashrc，也可以不用。
# Isaac Sim root directory
export ISAACSIM_PATH="${HOME}/IsaacSim/_build/linux-x86_64/release"
# Isaac Sim python executable
export ISAACSIM_PYTHON_EXE="${ISAACSIM_PATH}/python.sh"
清除旧版本的残留并启动，后续会经常拉去最新的，用得上的
${ISAACSIM_PATH}/isaac-sim.sh --reset-user
基础验证
# checks that python path is set correctly
${ISAACSIM_PYTHON_EXE} -c "print('Isaac Sim configuration is now complete.')"
# checks that Isaac Sim can be launched from python
${ISAACSIM_PYTHON_EXE} ${ISAACSIM_PATH}/standalone_examples/api/isaacsim.core.api/add_cubes.py
尝试添加桌面
./post_install.sh
其他操作和示例参考次要参考的第10~12步和其他教学视频啥的。
IsaacLab安装
克隆仓库
git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git
创建Isaac Sim符号链接
cd IsaacLab
ln -s ${ISAACSIM_PATH} _isaac_sim
自动建立一个名为env_isaaclab的conda环境，也可以是别的名称，只要你提前安装了conda或者miniconda
# Option 1: Default environment name 'env_isaaclab'
./isaaclab.sh --conda # or "./isaaclab.sh -c"
# Option 2: Custom name
./isaaclab.sh --conda my_env # or "./isaaclab.sh -c my_env"
激活环境
conda activate env_isaaclab # or "conda activate my_env"
后续的安装其实都是装在这个环境里面的。
安装编译依赖
sudo apt install cmake build-essential
自动编译安装，只要配好了代理或者git的镜像，这一步就不会出错
./isaaclab.sh --install # or "./isaaclab.sh -i"
简单验证
# Option 1: Using the isaaclab.sh executable
# note: this works for both the bundled python and the virtual environment
./isaaclab.sh -p scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py
# Option 2: Using python in your virtual environment
python scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py
这会启动黑色的isaacsim窗口
测试
尝试训练机器人
训练蚂蚁脚本，说实话我没见过四条腿的蚂蚁，使用--headless选项会不弹出界面，降低显卡占用，从而加快训练，--num_envs 256选项可以设置数量为256，方便显示时防止显存不足无法显示。
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Ant-v0 --headless
蚂蚁界面
机器狗的脚本
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-Anymal-C-v0 --headless
机器狗
