Legged Gym（包含Isaac Gym）安装教程——Ubuntu22.04
-
- 2.1. 安装pytorch和cuda:
- 2.2. 安装rsl_r
- 2.3. 安装legged_gym
参考了官方包括网上一堆教程，结合自己遇到的坑，整理了一个比较顺畅的流程，基础环境（例如miniconda或者CUDA）配好的情况下按照本教程安装异常顺畅。有任何问题欢迎反馈。（本教程基于Ubuntu22.04，Ubuntu其他版本也可参考）
Tip1: 【默认已经安装了conda，并且创建并进入了虚拟环境(推荐python版本：3.8)，以下所有步骤均在虚拟环境中进行操作。】
Tip2: 【本教程不会展开其他相关安装，例如：如何安装miniconda，如何换源，如何安装CUDA，这种建议大家专门去找专门的安装教程，更细致也更全面，把这些东西放到本教程就有点喧宾夺主的感觉了（文化沙漠不太会用词）】
1. 安装Isaac Gym
1.1. 官网下载Isaac Gym文件包
下载后得到一个压缩包:IsaacGym_Preview_4_Package.tar.gz （建议下载最新版本）
解压后包括如下文件：
/assets
/docker
/docs
/licences
/python
/create_conda_env_rlgpu.sh
/READEME.md
1.2. 安装依赖：
→进入python文件夹（cd）：
pip install -e .
注意：这里要进入你要用的conda的虚拟环境里安装，后面所有步骤同理。
1.3. 运行演示：
→进入python/examples文件夹（cd）：
python 1080_balls_of_solitude.py
出现仿真画面说明安装完成。
1.4. 可能的报错：
ImportError: libpython3.8.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or dire
解决方案：
（参考文章：解决安装IsaacGym报错ImportError: libpython3.8.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or dire）
1.4.1. 确定 libpython3.8.so.1.0位置，判断是否真的缺失
sudo updatedb
locate libpython3.8.so.1.0
→ 如果并没有缺失（大概率应该是没缺失），并且是在conda虚拟环境中安装的话应该位于这个目录：
$CONDA_PREFIX/lib
其中$CONDA_PREFIX是当前虚拟环境位置，在激活你的虚拟环境后可以通过echo $CONDA_PREFIX查看
→ 如果系统中真的缺失这个lib文件：去其他地方下载或者通过安装python38-dev等方式找回。
1.4.2. 没有缺失仍报错时在conda环境下解决方法(进入虚拟环境)
先创建文件：
cd $CONDA_PREFIX
mkdir -p ./etc/conda/activate.d
mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d
touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
touch ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh
编辑文件内容：
-
sudo nano ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh 添加： export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib -
sudo nano ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh 添加： # 保存原始的 LD_LIBRARY_PATH ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH # 要删除的目录 DIRECTORY_TO_REMOVE="$CONDA_PREFIX/lib" # 使用 grep 过滤掉要删除的目录项 NEW_LD_LIBRARY_PATH=$(echo $LD_LIBRARY_PATH | tr ':' '\n' | grep -v "$DIRECTORY> # 设置新的 LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=$NEW_LD_LIBRARY_PATH # 如果需要输出变化，可以打印出来 #echo "Original LD_LIBRARY_PATH: $ORIGINAL_LD_LIBRARY_PATH" #echo "New LD_LIBRARY_PATH: $LD_LIBRARY_PATH"
2. 安装legged gym
2.1. 安装pytorch和cuda:
①先安装cuda，自行寻找详细的相关教程
②安装cuda对应版本的torch：
（参考：报错:RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device）
去pytorch官网下载与安装cuda版本最接近的pytorch：pytorch官网
官网内容如下：
# CUDA 11.8
conda install pytorch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
# CUDA 12.1
conda install pytorch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
# CPU Only
conda install pytorch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 cpuonly -c pytorch
【Tips】： 安装匹配的torch版本和cuda版本，否则运行时会报如下错误：
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
- 官方教程安装版本：Install pytorch 1.10 with cuda-11.3（不推荐），安装指令如下：（再说一遍不推荐）
-
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
2.2. 安装rsl_r
2.2.1. clone项目
→进入issacgym文件夹（cd）：
Clone https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl
2.2.2. 安装依赖
→进入rsl_r文件夹（cd）：
pip install -e .
2.3. 安装legged_gym
2.3.1. clone项目
→进入issacgym文件夹（cd）：
Clone https://github.com/leggedrobotics/legged_gym
2.3.2. 安装依赖
→进入legged_gym文件夹（cd）：
pip install -e .
2.4. 运行leggedgym示例
python legged_gym/scripts/train.py --task=anymal_c_flat
2.5. 可能的报错：
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'.`np.float` was a deprecated alias for the builtin `float`.
解释：这个问题是由于使用了已弃用的NumPy别名np.float. 在NumPy 1.20.0及以后的版本中，使用内置Python类型（如float）的别名已经不再被支持。
2.5.1. 解决方案1： 降级Numpy版本：
降级Numpy版本（推荐）
pip uninstall numpy
pip install numpy==1.19.5
【Tips】 matplotlib 3.7.5 需要 numpy 的版本在 1.20 以上，而安装的 numpy 版本是 1.19.5，这导致了版本不兼容的问题。所以需要同时降级 matplotlib 到一个早期版本，与 NumPy 1.19.5 兼容。
pip install matplotlib==3.6.3
2.5.2. 解决方案2： 将rsl_rl切换到v1.0.2版本（目前最新是v2.0.0）
进入release界面：rsl_rl-releases 下载v1.0.2版本
\
\-----------------------------------------------分割线-------------------------------------------------------
\
·Tips:其他可能的报错，例如没按xxx包：ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard'
解决：缺什么安什么
pip install tensorboard
·Tips：如果在在安装过程中还遇到了其他问题，或者是其他版本的Ubuntu，可以去其他帖子找找看看：
ubuntu 18.04 搭建isaacgym学习环境，并运行legged_gym
issacgym+leggedgym安装