NVIDIA Isaac Sim是一款基于 NVIDIA Omniverse 構(gòu)建的參考應(yīng)用，使開發(fā)者能夠在基于物理的虛擬環(huán)境中模擬和測試 AI 驅(qū)動的機(jī)器人開發(fā)解決方案。NVIDIA Isaac Lab是一個適用于機(jī)器人學(xué)習(xí)的開源模塊化框架，其模塊化高保真仿真適用于各種訓(xùn)練環(huán)境，Isaac Lab 同時支持模仿學(xué)習(xí)（模仿人類）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（在嘗試和錯誤中進(jìn)行學(xué)習(xí)），為所有機(jī)器人具身提供了靈活的訓(xùn)練方法。它能夠?yàn)楦鞣N訓(xùn)練場景提供用戶友好的環(huán)境，幫助增加或更新機(jī)器人技能。

在上一篇的機(jī)器人仿真教程里，我們教大家如何安裝 Isaac Sim 4.5.0 以及 Isaac Lab 2.0，本篇教程將帶大家了解Isaac Lab 2.0 的可用環(huán)境以及如何使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)腳本進(jìn)行配置。

一、Isaac Sim 預(yù)置資產(chǎn)庫

Isaac Sim 中提供了豐富的預(yù)置資產(chǎn)庫，這些資產(chǎn)是構(gòu)建機(jī)器人仿真場景的基石。所有資產(chǎn)均經(jīng)過物理屬性優(yōu)化，可直接用于高精度仿真。

我們可以在 Isaac Sim 窗口下方的“Isaac Sim Assets[Beta]”菜單欄進(jìn)行查看，資產(chǎn)會在線加載并提供預(yù)覽。

二、Isaac Lab 強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境

Isaac Lab 提供了開箱即用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，可與 Isaac Sim 資產(chǎn)庫深度集成。

Single-agent 環(huán)境列表

首先，在 Isaac Lab 文件夾運(yùn)行以下腳本，將會列出最新的可用環(huán)境列表。

./isaaclab.sh -p scripts/environments/list_envs.py

Isaac Lab 提供 7 類強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，涵蓋從基礎(chǔ)控制到復(fù)雜工業(yè)場景的全方位需求：

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Comprehensive List of Environments

Comprehensive List of Environments 是 Isaac Lab 環(huán)境與推理任務(wù)的官方對照表，主要解決以下問題：

訓(xùn)練與推理環(huán)境分離：部分環(huán)境在訓(xùn)練和推理階段需要不同的配置（如關(guān)閉隨機(jī)擾動、固定目標(biāo)位置等）

框架兼容性指引：明確每個環(huán)境支持的強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架（RL-Games/RSL-RL/SKRL/SB3）及推薦算法

版本控制：確保訓(xùn)練完成的模型能夠無縫部署到推理環(huán)境

具體每個類別所對應(yīng)的環(huán)境 ID 可以在官網(wǎng)詳細(xì)獲?。?/p>

https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/main/source/overview/environments.html

（復(fù)制鏈接至瀏覽器打開）

三、Isaac Lab 強(qiáng)化學(xué)習(xí)腳本實(shí)操

Isaac Lab 提供 30 多個即用型訓(xùn)練環(huán)境，支持 RL-Games、RSL-RL、SKRL 和 Stable-Baselines3 等主流強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，同時支持多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

提示：

以上強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架均已在安裝 Isaac Lab 時一并安裝，如果只想安裝特定框架，可以將框架的名稱作為參數(shù)傳遞。比如：

./isaaclab.sh -i rl_games

./isaaclab.sh -i rsl_rl

./isaaclab.sh -i skrl

./isaaclab.sh -i sb3

基本流程

1. 關(guān)鍵參數(shù)說明：

--headless：不進(jìn)行渲染顯示，顯卡性能集中提升訓(xùn)練速度

--num_envs：根據(jù) GPU 顯存調(diào)整（NVIDIA RTX 5880 Ada 建議 128）

--video_length：控制視頻時長（默認(rèn) 200 幀）

2. 所有強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架在 Isaac Lab 中遵循標(biāo)準(zhǔn)化命令格式：

# 1安裝框架依賴 
./isaaclab.sh -i {框架名} 


# 2啟動訓(xùn)練任務(wù) 
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/{框架名}/train.py  
  --task {環(huán)境ID}  
  --headless      # 無GUI模式 
  --num_envs {并行數(shù)} # 建議值：32-128 


# 3模型驗(yàn)證與可視化 
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/{框架名}/play.py  
  --task {推理環(huán)境ID} # 使用Inference Task Name 
  --checkpoint /path/to/model  
  --video       # 錄制視頻（需ffmpeg）


# 4使用TensorBoard監(jiān)控與日志分析
./isaaclab.sh -p -m tensorboard.main --logdir=logs 

實(shí)操演示

我們本次以 Isaac-Velocity-Rough-G1-v0 為例運(yùn)行 Demo，通過 Comprehensive List of Environments 可以查詢到該環(huán)境支持 rsl_rl (PPO)、skrl (PPO) 框架。

1. 使用 RSL-RL 進(jìn)行訓(xùn)練：

./isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py
--tasklsaac-Velocity-Rough-G1-v0 
--headless
--numenvs128
--maxiterations100
--experimentname g1 rough

2. 進(jìn)行實(shí)時渲染測試查看效果：

./isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/play.py
--taskIsaac-Velocity-Rough-G1-Play-v0
--checkpointlogs/rsl_rl/g1_rough/2025-07-01_16-08-48/model_99.pt
--real-time
--num_envs4

3. 使用 TensorBoard 監(jiān)控與日志分析：

./isaaclab.sh -p -m tensorboard.main --logdir=logs 

4. 最后還可以進(jìn)行視頻錄制，具體命令參數(shù)如下：

./isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/play.py 
--taskIsaac-Velocity-Rough-G1-Play-v0 
--checkpointlogs/rsl_rl/g1_rough/2025-07-01_16-08-48/model_99.pt 
--headless
--video
--video_length500

5. 錄制完成后可在對應(yīng) log 目錄下查看：

四、機(jī)器人仿真環(huán)境推薦硬件配置

以下是麗臺針對個人開發(fā)者/研究人員的機(jī)器人仿真環(huán)境推薦配置，能流暢運(yùn)行 Isaac Lab 以及機(jī)器人訓(xùn)練和仿真所需的算力，同時可再與企業(yè)級多卡集群方案形成互補(bǔ)，能夠完全滿足中小規(guī)模的實(shí)驗(yàn)需求。

▲ LEADTEK WS3008 工作站

LEADTEK WS3008 產(chǎn)品特性

支持選配 2 張 NVIDIA RTX 5880 Ada GPU

支持單 Intel Xeon W-3400、W-2400 系列處理器

Intel W790 芯片組

支持最高至 350W CPU TDP

支持最多 DDR5-4800MHz x8 內(nèi)存

支持 4 PCIe 5.0 x16 插槽

支持 1 M.2 NVMe PCI-E 4.0 x4

支持 2 個 10GbE BaseT、1 個 2.5GbE BaseT 和 1 個 1GbE BaseT 網(wǎng)口

支持 1 個 IPMI 管理口

支持 2 個 USB-A

支持 1 個 VGA 口，1 個 COM 口

支持 1 個 1200W/1300W 鉑金電源

機(jī)箱體積：400.0×278.0×167.6 mm