安装并使用 Isaac Sim 与 Isaac Lab

基本思路

Isaac Sim 是构建于 NVIDIA Omniverse 之上的机器人仿真平台，可实现对机器人和环境的照片级真实、物理精确仿真。它为机器人开发提供了完整工具集，包括物理仿真、传感器仿真和可视化能力。Isaac Lab 则是构建在 Isaac Sim 之上的强化学习框架，用于训练和部署机器人应用中的 RL 策略。

Isaac Sim 利用 GPU 加速物理仿真，实现快速且逼真的机器人模拟，甚至能够快于实时运行。Isaac Lab 在此基础上进一步提供了预构建的 RL 环境、训练脚本和评估工具，适用于行走、操作、导航等常见机器人任务。二者结合后，可以在真正部署到实体硬件之前，提供一套端到端的解决方案，用于在纯仿真环境中开发、训练和测试机器人应用。

你将完成的内容

你将会在 NVIDIA DGX Spark 设备上从源码构建 Isaac Sim，并搭建 Isaac Lab 以进行强化学习实验。这包括编译 Isaac Sim 引擎、配置开发环境，以及运行一个示例 RL 训练任务来验证安装。

开始前需要了解

• 具备使用 CMake 和构建系统从源码构建软件的经验
• 熟悉 Linux 命令行操作和环境变量
• 理解 Git 版本控制以及用于大文件管理的 Git LFS
• 具备 Python 包管理和虚拟环境的基础知识
• 了解机器人仿真相关概念（有帮助，但不是必须）

前置条件

硬件要求：

• NVIDIA Grace Blackwell GB10 超级芯片系统
• 至少 50GB 可用存储空间，用于 Isaac Sim 构建产物和依赖

软件要求：

• NVIDIA DGX 操作系统
• GCC/G++ 11 编译器：gcc --version 显示 11.x
• 已安装 Git 和 Git LFS：git --version 和 git lfs version 可正常执行
• 可访问网络以从 GitHub 克隆仓库并下载依赖

相关文件

所有必需资源都可在 GitHub 上的 Isaac Sim 和 Isaac Lab 仓库中找到：

• Isaac Sim 仓库 - Isaac Sim 主源码仓库
• Isaac Lab 仓库 - Isaac Lab 强化学习框架

时间与风险

• 预计耗时： 30 分钟（其中构建通常需要 10-15 分钟）
• 风险等级： 中
  • 使用 Git LFS 克隆大型仓库可能因网络问题失败
  • 构建过程需要较长编译时间，并可能遇到依赖问题
  • 构建产物会占用大量磁盘空间
• 回滚： 可删除 Isaac Sim 构建目录以释放空间；如有需要，也可删除 Git 仓库后重新克隆。
• 最后更新： 01/02/2026
  • 首次发布

第 1 步：安装 gcc-11 和 git-lfs

构建前，请使用以下命令确认正在使用 GCC/G++ 11：

sudo apt update && sudo apt install -y gcc-11 g++-11
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 200
sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 200
sudo apt install git-lfs
gcc --version
g++ --version

第 2 步：将 Isaac Sim 仓库克隆到你的工作区

从 NVIDIA GitHub 仓库克隆 Isaac Sim，并配置 Git LFS 以拉取大文件。

Note: 对于 Isaac Sim 6.0.0 Early Developer Release，请使用：

Bash复制

git克隆--深度= 1 --递归--分支=开发https://github.com/isaac-sim/IsaacSim

git clone --depth=1 --recursive https://github.com/isaac-sim/IsaacSim
cd IsaacSim
git lfs install
git lfs pull

第 3 步：构建 Isaac Sim

构建 Isaac Sim，并接受许可协议。

./build.sh

当构建成功时，你会看到如下消息：BUILD (RELEASE) SUCCEEDED (Took 674.39 seconds)

第 4 步：让系统识别 Isaac Sim

运行以下命令前，请确保你当前位于 Isaac Sim 目录中。

export ISAACSIM_PATH="${PWD}/_build/linux-aarch64/release"
export ISAACSIM_PYTHON_EXE="${ISAACSIM_PATH}/python.sh"

第 5 步：运行 Isaac Sim

使用提供的 Python 可执行环境启动 Isaac Sim。

export LD_PRELOAD="$LD_PRELOAD:/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1"
${ISAACSIM_PATH}/isaac-sim.sh

第 1 步：安装 Isaac Sim

如果你尚未安装，请先安装 Isaac Sim。

第 2 步：将 Isaac Lab 仓库克隆到你的工作区

从 NVIDIA GitHub 仓库克隆 Isaac Lab。

Note: 对于 Isaac Lab Early Developer Release，请使用：

Bash复制

git 克隆 --recursive --branch=develop https://github.com/isaac-sim/IsaacLab

git clone --recursive https://github.com/isaac-sim/IsaacLab
cd IsaacLab

第 3 步：为 Isaac Sim 安装创建符号链接

运行以下命令前，请确保你已经按照 Isaac Sim 完成安装。

echo "ISAACSIM_PATH=$ISAACSIM_PATH"

为 Isaac Sim 安装目录创建一个符号链接。

ln -sfn "${ISAACSIM_PATH}" "${PWD}/_isaac_sim"
ls -l "${PWD}/_isaac_sim/python.sh"

第 4 步：安装 Isaac Lab

安装 Newton 所需依赖，其中需要 X11 开发库来从源码构建 imgui_bundle。

sudo apt update
sudo apt install -y libx11-dev libxrandr-dev libxinerama-dev libxcursor-dev libxi-dev libgl1-mesa-dev

然后安装 Isaac Lab。

./isaaclab.sh --install

第 5 步：运行 Isaac Lab 并验证类人机器人强化学习训练

使用提供的 Python 可执行环境启动 Isaac Lab。你可以使用以下任一模式运行训练：

选项 1：无界面模式（推荐用于更快训练）

不进行可视化，日志会直接输出到终端。

export LD_PRELOAD="$LD_PRELOAD:/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1"
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-H1-v0 --headless

选项 2：启用可视化

在 Isaac Sim 中启用实时可视化，以便交互式观察训练过程。

export LD_PRELOAD="$LD_PRELOAD:/lib/aarch64-linux-gnu/libgomp.so.1"
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-H1-v0

Isaac Sim 常见问题

Isaac Lab 常见问题