【Legged Gym 01】配置Ubuntu系统上的Isaac Gym和Legged Gym环境

简介

开始教程之前，让我们先简单了解一下Isaac Gym和Legged Gym。

Isaac Gym

Isaac Gym是NVIDIA推出的一款物理仿真环境，专为强化学习研究设计。它支持URDF和MJCF文件的导入，能够自动对导入的3D网格进行凸分解以用于物理仿真。此外，它还提供了GPU加速的张量API，支持多种环境传感器，并允许在运行时对物理参数进行随机化处理。

Legged Gym

Isaac Gym Environments for Legged Robots 是一个利用 NVIDIA Isaac Gym 打造的仿真环境，专为训练如 ANYmal 这样的腿部机器人在复杂地形上行走而设计。它集成了执行器网络、摩擦与质量随机化、带噪声的观测和训练中的随机推动等关键特性，以支持从仿真到现实的无缝转移。该环境由 ETH Zurich 的机器人系统实验室的 Nikita Rudin 维护。

系统配置要求

在开始配置之前，请确保你的系统满足以下条件：

使用NVIDIA显卡
已安装CUDA，并且可以通过nvidia-smi命令确认
确认CUDA版本与所需依赖相匹配

安装步骤

1. 安装Anaconda或Miniconda

如果你的系统中尚未安装Anaconda或Miniconda，可以从Anaconda官网或Miniconda官网官网下载并安装。

2. 创建虚拟环境

创建一个名为robotics_env的虚拟环境，其中Python版本为3.8。

conda create -n robotics_env python=3.8
conda activate robotics_env

3. 安装PyTorch

在虚拟环境中安装PyTorch。你可以选择以下几个版本之一进行安装（请确保安装的为GPU版本，即版本号中包含"cuxxx"）：

官方推荐版本：

pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

适用于“Agile But Safe: Learning Collision-Free High-Speed Legged Locomotion”工作的版本：

pip3 install torch==2.0.1+cu116 torchvision==0.15.2+cu116 torchaudio==2.0.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cu116/torch_stable.html

指定CUDA版本（以11.6为例）后使用pip install安装：

pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

注意：+cu113后缀表示这个PyTorch版本是为CUDA 11.3编译的。如果你的CUDA版本不同，则需要选择相应的版本号。可以从PyTorch官方网站（https://pytorch.org/get-started/previous-versions/）获取与CUDA版本相匹配的安装命令。

4. 安装Isaac Gym

从NVIDIA官网下载并安装Isaac Gym Preview 4版本。

下载Isaac Gym：https://developer.nvidia.com/isaac-gym
解压并进入Python目录：

cd isaacgym/python
pip install -e .

5. 运行示例

尝试运行一个示例来验证安装是否成功。

cd examples
python 1080_balls_of_solitude.py

弹出的窗口中将会显示1080个小球从天而降掉落地面的过程，如下图所示：
在这里插入图片描述
此处终端若打印输出未使用GPU为正常现象，因为该例中并未调用GPU。

如果遇到问题，可以参考Isaac Gym文档（isaacgym/docs/index.html）进行故障排除。

6. 安装rsl_rl（PPO实现）

克隆并安装rsl_rl库。

git clone https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl
cd rsl_rl
git checkout v1.0.2
pip install -e .

7. 安装legged_gym

克隆并安装legged_gym库。

git clone https://github.com/leggedrobotics/legged_gym
cd legged_gym
pip install -e .