NVIDIA Omniverse Orbit项目通过pip安装指南

NVIDIA Omniverse Orbit项目通过pip安装指南

Orbit Unified framework for robot learning built on NVIDIA Isaac Sim 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/orbit2/Orbit

前言

NVIDIA Omniverse Orbit是一个强大的机器人仿真与强化学习框架，本文将详细介绍如何通过pip方式安装该框架及其依赖环境。相比传统二进制安装方式，pip安装更为轻量便捷，适合开发者快速搭建开发环境。

系统要求

在开始安装前，请确保您的系统满足以下基本要求：

• 操作系统：Linux或Windows（推荐Ubuntu 22.04 LTS或Windows 10/11）
• Python版本：3.10（必须）
• GLIBC版本：2.34+（Linux系统）
• GPU驱动：Windows系统需CUDA 12搭配552.86版本驱动

安装Isaac Sim

1. 创建虚拟环境

强烈建议使用虚拟环境隔离依赖关系：

# 使用conda创建环境
conda create -n orbit_env python=3.10
conda activate orbit_env

# 或使用venv创建环境
python3.10 -m venv orbit_env
source orbit_env/bin/activate  # Linux
orbit_env\Scripts\activate     # Windows

2. 安装PyTorch

根据您的CUDA版本选择对应安装命令：

# CUDA 11.8
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# CUDA 12.1
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

3. 安装Isaac Sim核心包

pip install --upgrade pip
pip install 'isaacsim[all,extscache]==4.5.0' --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

验证Isaac Sim安装

安装完成后，运行以下命令验证：

# 启动基础仿真器
isaacsim

# 或加载完整体验文件
isaacsim isaacsim.exp.full.kit

首次运行会下载必要的扩展组件（约需10分钟），并提示接受NVIDIA软件许可协议。

安装Orbit框架

1. 获取项目代码

建议将项目克隆到本地工作目录：

git clone <项目仓库地址>
cd Orbit

2. 安装系统依赖（Ubuntu）

sudo apt install cmake build-essential

3. 安装Orbit及其扩展

使用项目提供的安装脚本：

# Linux
./orbit.sh --install

# Windows
orbit.bat --install

该脚本会自动安装所有必要的Python包和强化学习框架（RL Games、RSL RL等）。

验证安装

运行示例脚本验证安装是否成功：

# Linux
./orbit.sh -p scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py

# Windows
orbit.bat -p scripts\tutorials\00_sim\create_empty.py

成功运行后应显示一个空白仿真窗口。

开始您的第一个训练任务

现在可以尝试训练一个简单的机器人模型：

# 训练蚂蚁行走（无头模式）
./orbit.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Ant-v0 --headless

# 训练机器狗行走
./orbit.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-Anymal-C-v0 --headless

常见问题解决

1. GLIBC版本不兼容：

   • Ubuntu 20.04用户需升级GLIBC或改用二进制安装方式

2. Windows路径问题：

   • 启用长路径支持：设置 > 系统 > 关于 > 高级系统设置 > 性能设置 > 高级 > 启用长路径

3. 首次运行缓慢：

   • 这是正常现象，系统正在下载和缓存必要的扩展组件

4. 50系列GPU问题：

   • 需使用PyTorch nightly版本：

     pip install --upgrade --pre torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128
     

后续步骤

成功安装后，您可以：

• 探索项目提供的各种机器人任务示例
• 学习如何创建自定义任务和工作流
• 尝试集成不同的强化学习框架
• 开发自己的机器人控制算法

祝您在Omniverse Orbit的机器人仿真与学习之旅愉快！

Orbit Unified framework for robot learning built on NVIDIA Isaac Sim 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/orbit2/Orbit