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机器人训练环境isaac gym以及legged_gym项目的配置问题

legged_gym

isaac gym是现阶段主流的机器人训练环境之一,而“https://leggedrobotics.github.io/legged_gym/”(下称legged_gym)则是入门isaac gym机器人训练的经典开源项目,博主在这里记录实现legged_gym项目过程中的部分环境配置过程:

1.基本环境配置

首先在ubuntu系统中创建新的虚拟环境,python版本为3.8:

conda create -n leggym python=3.8

进入虚拟环境:

conda activate leggym

按照legged_gym上教程文档,安装pytorch 1.10 和对应版本的 cuda-11.3:

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

进入isaac gym 官网:Isaac Gym - Preview Release | NVIDIA Developer

下载Isaac Gym Preview 4(readme教程上写的是3,但是4向下兼容)。

下载Isaac Gym解压之后,到isaacgym/python目录下(有set up.py的那个目录),命令行中输入:

pip install -e .

验证是否成功安装isaacgym,去examples目录下运行:

python 1080_balls_of_solitude.py

成功运行:

 安装PPO算法部署需要的rsl_rl,先附上其下载地址:https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl

进入该位置:

输入: 

pip install -e .

 注意:rsl_rl需要下载此前的1.02版本,下载默认版本(新版本)会报错。

再回到 legged_gym目录下,到有setup.py文件的位置,再次输入

pip install -e .

完成配置。


由于版本更新,还需要修改两个包的版本,添加一个包才能正常运行,否则会报错,博主在这里直接给出代码:

  1. pip install numpy==1.23.5
  2. pip install tensorboard
  3. conda install setuptools==59.5.0

经热心网友提醒,现在 setuptools==59.5.0 版本可能不兼任,更改为安装:

conda install setuptools==58.0.4

2:leggym训练与实现: 

配置好后,到此位置:

进行训练:

python train.py --task=anymal_c_flat

最后测试训练结果:

python play.py --task=anymal_c_flat

Tips:如果显存不足报错,可以修改envs的数量(在config.py文件中);添加headless(训练时不显示图形框)在一定程度上缓解;另外建议使用nvidia-smi命令查看显存占用情况。

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