Windows也能用Isaac Lab玩转《 LeRobot 机械手臂训练》

原创 已于 2025-11-08 00:12:03 修改 · 2.6k 阅读 · 46 ·
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#windows #人工智能 #python

于 2025-08-24 12:10:49 首次发布
部署运行你感兴趣的模型镜像

操作系统：Windows11 23H2

内存大小：32G
GPU型号: 4070ti super
GPU驱动: 576.80
CUDA版本: 12.8

目录

（一）配置环境

（1）配置GPU驱动

（2）安装CUDA

（3）安装IsaacSim与IsaacLab

(a) 安装Miniconda

(b) 安装IsaacSim与IsaacLab

1. 安装isaacsim

2. 安装isaacLab

3. 验证安装（可选）

（二）运行项目

（1）下载项目代码

（2）初探项目内容

（3）训练抓举积木

1. 训练模型：

2. 执行模拟

在Windows环境中玩转《Lerobot机械手臂训练》需要分两步走：（1）配置环境。（2）运行项目

（一）配置环境

配置环境可以分3步走：（1）配置GPU驱动（2）安装CUDA（3）安装IsaacSim与IsaacLab。

（1）配置GPU驱动

为了环境的稳定，建议更新GPU驱动为官方推荐最新版本，Technical Requirements。

点击上方链接，根据显卡型号选择驱动版本，其中50、40系、30系乃至20系显卡推荐选择的驱动版本都为576.80，链接为GeForce Game Ready Driver 576.80 | Windows 11 | NVIDIA，

安装方法：点击链接下载驱动安装程序，一路点击安装即可。（中间如果有jqurey脚本运行错误，不用管）。安装完重启。

（2）安装CUDA

适配IsaacSim和IsaacLab最新的CUDA是12.8，因此我们安装12.8版本：CUDA Toolkit 12.8 Downloads | NVIDIA Developer

安装方法：点击上方链接下载对应版本的local exe，根据提示点击安装即可（注意不要修改驱动）

（3）安装IsaacSim与IsaacLab

官网有很多种安装方法，为了开发的方便，我们选择Conda环境中的pip安装。

(a) 安装Miniconda

链接地址： Download Success | Anaconda

点击右边的MiniConda下载，下载完成后一路点击ok即可安装

(b) 安装IsaacSim与IsaacLab

以下内容来自官网的pip安装文档Installation using Isaac Sim pip — Isaac Lab Documentation

1. 安装isaacsim

在终端CMD或者powershell里运行如下的命令

# 使用conda创建python虚拟环境
conda create -n env_isaaclab python=3.11
conda activate env_isaaclab

# pip安装
python -m pip install --upgrade pip
pip install torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install "isaacsim[all,extscache]==5.0.0" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

# 验证isaacsim 安装
isaacsim # 然后运行后根据提示输入yes

2. 安装isaacLab

根据官方文档 执行如下代码

git clone https://ghproxy.cn/https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git # 采用https的方法克隆代码 并且这里用了代理
cd IsaacLab # 进入克隆的代码目录
isaaclab.bat --install # 注意不要复制#号 也不要复制官网中的::号往后的内容

等待执行完毕即可（提醒：安装脚本需要翻墙下代码）

不必理会pip's dependency resolver报错

3. 验证安装
python scripts\tutorials\00_sim\create_empty.py # 需要等待一会儿 需要翻墙下资产

当命令行出现如下提示后，表示安装正常

以上配置好了所有的环境。下面让我们运行项目代码吧！

（二）运行项目

 以下内容经授权摘自：用Isaac Lab玩转《 LeRobot 机械手臂训练》-腾讯云开发者社区-腾讯云 

并将isaacLab环境修改为conda环境

（1）下载项目代码

这里我们使用 https://github.com/MuammerBay/isaac_so_arm101 资源来做示范，这是个结合 IsaacLab 与 LeRobot 的 SO-101 机械手臂项目，使用起来也很简单，我们只要下载这个项目到本地，然后训练模型

# 激活之前创建的conda环境 （如果没有激活的话）
conda activate env_isaaclab  
# 克隆代码(这里加了代理)
git clone https://ghproxy.cn/https://github.com/MuammerBay/isaac_so_arm101

# 安装项目
cd isaac_so_arm101
python -m pip install -e source/SO_100

（2）初探项目内容

接下去执行以下指令，看看这个项目提供那些项目：

python scripts/list_envs.py

会出现以下列表，这里显示有两组/4个可执行的任务：

其中第一组 SO-ARM100-Lift-Cube-v0 与 SO-ARM100-Lift-Cube-Play-v0 是本次要演示的 “抓举积木" 任务，前面一个负责模型训练、后面一个则是显示执行的结果。

不过在执行这个任务之前，我们用第4个任务 “SO-ARM100-Reach-Play-v0“ 来感受一下这个项目的内容。请执行下面指令：

python scripts/zero_agent.py   --task SO-ARM100-Reach-Play-v0

由于 "zero_agent.py" 并没有给设备任何动作指令，因此会出现下面结果，仔细看一下所有手臂都没有任何动作！

再执行下面的 "random_agent.py"指令，会出现与上面画面相同内容，不过将手臂放大之后，会看到手臂在不断抖动，因为这里是给每个手臂 “随机” 指令。

python scripts/random_agent.py --task SO-ARM100-Reach-Play-v0

（3）训练抓举积木

好了，体验完上面两个简单指令之后，接下去就要正式进入我们 “抓举积木” 的模拟应用了。这里分为两个步骤：

1. 训练模型：

这里我们将任务指定为 SO-ARM100-Lift-Cube-v0，并且设定为不显示（--headless）模式以提高效率，最后一个参数是设定训练的回合数，为确保模型的效果，这里设置 "--max_iterations 12000"。

python scripts/rsl_rl/train.py --task SO-ARM100-Lift-Cube-v0 --headless --max_iterations 12000

根据我们在 NVIDIA RTX 4060 Ti / 16GB 显存配置上运行，这个 12000 次的训练耗时不到 4 个小时，因此这个数字请大家自行调整。训练过程所显示的信息如下图：

训练的模型会存放在 isaac_so_arm101/logs/rsl_rl/so_arm100_lift/<根据日前时间创建目录> 下，每 50 回合存一个model_<nnnnn>.pt 模型文件，如下图：

现在就是等待模型训练了！

2. 执行模拟

最后就是要验收成果了。我们用 "--checkpoint" 指定要使用的模型，通常会选择最后一个完成（数字最大）的模型，完整的指令如下：

python scripts/rsl_rl/play.py --task SO-ARM100-Lift-Cube-Play-v0 \
    --checkpoint logs/rsl_rl/so_arm100_lift/<模型存放目录>/model_11999.pt

好了，启动之后将手臂放大，应该就能看到桌上生成一个方形积木，然后机械手臂将其夹住再往上举起的动作。

到了这一步就完成本次实验的内容！【完】

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参考官方文档或GitHub仓库（如引用[4]添加的`https://github.com/isaac-sim/IsaacLab`）[^4]。 - 系统要求：Linux系统（推荐Ubuntu），NVIDIA GPU支持。 - 安装依赖： ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git cd IsaacLab # 创建Python虚拟环境并安装包 python -m venv isaaclab_env source isaaclab_env/bin/activate pip install -r requirements.txt ``` - 确保Python路径配置正确，如在VS Code中添加路径（参考引用[3]的`python.analysis.extraPaths`）[^3]。 2. **配置强化学习库**： - IsaacLab支持多个库如rsl_rl（专为腿式机器人优化）、rl_games等。从引用[1]看，rsl_rl是首选，安装方式： ```bash pip install rsl_rl ``` - 测试安装：运行示例脚本`python examples/legged_robot_demo.py`，确认仿真窗口打开且机器人可视化正常。 3. **常见问题解决**： - 如果遇到依赖错误，检查CUDA版本和PyTorch兼容性。 - 引用[2]强调，使用Docker容器可简化环境隔离[^2]。 此步骤确保基础环境就绪，后续任务即可在仿真中操作腿式机器人（如四足机器人模型）。开始前，建议浏览引用[1]的博客系列，了解IsaacLab设计理念[^1]。 --- ### 二、玩转腿式机器人的使用指南 在IsaacLab中，“玩转”腿式机器人主要包括创建任务、运行仿真和训练策略。引用[1]提到，IsaacLab以任务为导向，强化学习库与环境紧密集成[^1]。以下是详细指南： #### 步骤1: 创建腿部机器人任务 - **加载机器人模型**： - IsaacLab提供预建模型（如ANYmal或Spot机器人）。在Python脚本中加载： ```python from isaaclab_tasks import LeggedRobotTask # 创建腿式机器人任务实例 task = LeggedRobotTask( robot_name="anymal", # 指定机器人类型 env_cfg={"render": True} # 开启渲染可视化 ) task.reset() # 重置环境 ``` - `robot_name`参数支持多种腿式机器人；您可在`source/isaaclab_assets`路径查找模型（引用[3]的路径配置可帮助IDE识别这些文件）[^3]。 - **自定义任务**： - 通过Hydra配置系统（引用[1]提到Hydra用于灵活配置）[^1]，修改YAML文件定义任务： ```yaml # 示例：cfg/tasks/legged_robot.yaml robot: type: "bipedal" # 双足机器人 terrain: "rough" # 粗糙地形 rewards: forward_velocity: 1.0 # 奖励函数：鼓励前进 ``` - 运行任务：`python train.py task=legged_robot`，仿真将显示机器人在动态地形中行走。 #### 步骤2: 集成强化学习训练 “玩法”的核心是通过强化学习训练机器人策略。IsaacLab支持rsl_rl库（针对腿式机器人优化）： - **训练策略**： - 使用rsl_rl训练一个简单行走策略： ```python from rsl_rl.algorithms import PPO from isaaclab.envs import RLEnv env = RLEnv(task) # 创建强化学习环境 policy = PPO(env.observation_space, env.action_space) # 使用PPO算法 # 训练循环 for epoch in range(1000): # 训练1000步 obs = env.reset() done = False while not done: action = policy.compute_action(obs) # 策略输出动作（如关节力矩） obs, reward, done, info = env.step(action) ``` - 训练日志实时显示在TensorBoard中（引用[1]强调，rsl_rl可高效处理腿式机器人的物理约束）[^1]。 - **实时玩法**： - **交互式控制**：在仿真运行时，使用键盘或手柄控制机器人（IsaacLab支持输入设备集成）： - 示例：修改任务脚本添加用户输入，让机器人跳跃或转向。 - 玩法提示：尝试不同地形（如斜坡或障碍物），观察机器人适应性。 - **可视化分析**：IsaacLab的渲染引擎提供逼真图像（引用[2]提到“逼真的图像渲染和物理模拟”）[^2]，您可录制视频或导出数据。 #### 步骤3: 进阶玩法：实验与优化 “玩转”意味着探索有趣的实验： - **基准测试**：在腿式机器人上运行不同强化学习库（如对比rsl_rl vs. rl_games），引用[1]建议“从主体框架入手”以避免迷失细节[^1]。 - **创意场景**： - 创建自定义地形：编辑`isaaclab_assets/terrains`文件添加新挑战（如迷宫）。 - 多机器人竞技：模拟多个腿式机器人交互（IsaacLab支持并行仿真）。 - **性能优化**： - 引用[1]提到，IsaacLab可加速训练（100x+速度提升）[^1]。玩法示例：调整Hydra参数（如`num_envs=256`启用大规模并行）。 关键提示：初学者可从引用[1]的博客系列开始，特别是“训练过程的总体流程”部分[^1]。如果代码细节复杂，请按引用[1]建议：“大致过一遍即可，不用在意细节”[^1]，后续再深入。 --- ### 三、安全与最佳实践 - **可靠资源**：所有步骤基于官方GitHub（引用[4]）和社区博客（引用[1]）[^1][^4]。避免修改核心文件，以防环境崩溃。 - **学习曲线**：腿式机器人涉及复杂物理（如步态控制），推荐先完成引用[2]的环境配置教程[^2]。 - **求助渠道**：访问IsaacLab GitHub的Issues区或Discord社区解决具体错误。 通过以上指南，您能快速上手在IsaacLab中操作腿式机器人：从环境设置到训练自定义策略，再到创意实验。玩法本质是实验驱动—尝试不同任务，观察机器人行为，享受仿真乐趣！ --- ### 相关问题 1. 如何在IsaacLab中优化腿式机器人的强化学习训练性能？ 2. 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