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腾讯云4090d下Isaac Sim 5.0.0入门使用手册

加载一个资产效果如下：方法3，使用lab命令启动切换到/data/Isaac-platform/IsaacLab目录，执行命令加载一个demo演示。需要用root用户，需要进入到conda activate env_isaaclab环境下执行. /isaaclab.sh -p scripts/demos/h1_locomotion.py进入conda环境操作conda env listconda activate env_isaaclab /IsaacLab. /isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-Anymal-C-v0

2025-12-24

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IsaacLab 2.2.0报错ModuleNotFoundError: No module named SO_100.tasks

/isaaclab.sh -p .. /IsaacLab/.. /IsaacLab/_isaac_sim/kit/python/lib/python3.11/site-packages/SO_100/init.py", line 11, in from .tasks import *ModuleNotFoundError: No module named 'SO_100.tasks'问题原因是：在IsaacLab中安装isaac_so_arm101机械臂时，命令需要加上 /isaaclab.sh -p -m pip install -e ../src/isaac_so_arm101/source/SO_100/再次安装后解决问题。

2025-08-18

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IsaacLab2.2.0执行isaac_so_arm101训练报错RuntimeError

/isaaclab.sh -p .. 在isaac_so_arm101项目目录如/home/ubuntu/isaaclab_ws/src/isaac_so_arm101路径下执行下述3条命令。

2025-08-26

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用Isaac Lab玩转《 LeRobot 机械手臂训练》

安装 IsaacLab截止目前（2025-08-20）为止的最新版本为 IsaacLab 2.2.0，下面是两个使用频率最高的资源：操作文档：https://isaac-sim.github.io/IsaacLab /main/index.html源码位置：https://github.com/isaac-sim/IsaacLab虽然 IsaacLab 提供多种安装方式，我们在这里只提供 “Binary installation 的虚拟环境：cd <IsaacLab解压缩的目录>. activate <自定义环境名> # 例如 conda activate env_isaaclab现在就配置好安装与执行 IsaacLab 2.2.0 的环境。安装 IsaacLab 前面环境都配置好之后，要安装 IsaacLab 就非常轻松，只要执行以下指令即可：sudo apt install cmake build-essentialcd <IsaacLab

2025-08-21

4.8K3

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手把手教你在 ASUS Ascent GX10 系统搭建 IsaacSim+IsaacLab 环境

第一步：安装Isaac Sim（按照以上步骤）第二步：将Isaac Lab仓库克隆到您的工作区 git clone --recursive https://github.com/isaac-sim/IsaacLab cd IsaacLab 第三步：创建指向 Isaac Sim 安装目录的符号链接在运行以下命令之前,请确保您已从 Isaac Sim 安装了 Isaac Sim。 /isaaclab.sh --install 第五步：运行 Isaac Lab 并验证人形机器人强化学习训练. 使用提供的 Python 可执行文件启动 Isaac Lab。 /isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-H1-v0 --headless /isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-H1-v0

2026-01-27

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腾讯云CVD云桌面流畅使用Isaac Sim 5.0.0手册

方法3、通过lab的脚本来启动切换到/data/Isaac-platform/IsaacLab目录，执行命令加载一个demo演示。需要用root用户，需要进入到condaactivateenv_isaaclab环境下执行./isaaclab.sh-pscripts/demos/arms.py进入conda环境操作。 condaenvlistcondaactivateenv_isaaclab弹出Sim界面如下，待完成加载即可，一般首次需要5分钟左右。 /isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py--task=Isaac-Ant-v0或者cd/data/Isaac-platform /IsaacLab.

2025-12-24

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腾讯云一键创建NVIDIA Isaac Sim 5.1.0 and Lab 2.3.1仿真环境

cd /data/Isaac-platform/IsaacLab/ . /isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Ant-v0 或者 . /isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Velocity-Rough-Anymal-C-v0 cd /data/Isaac-platform/IsaacLab ./isaaclab.sh -p scripts/demos/h1_locomotion.py 执行如下。 Sim界面如下。

2026-01-07

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用Isaac Lab导入厨房场景模拟SO101手臂拿橘子

如果您已经完成前面的《用Isaac Lab玩转 LeRobot 机械手臂训练》项目，在IsaacLab里面透过键盘去模拟 SO101机械手臂6个关节的操作，那么本项目将带您进一步透过 SO101 实体的leader手臂，在IsaacLab里面操控模拟器的follower手臂拿取橘子的实验（如下图），并且录制数据以及结合进行训练与推理，可以作为 Isaac 模拟环境与 SO101 手臂的一个结合演示本项目是复现 https://github.com/LightwheelAI/leisaac 提供的开源仓内容，这里假设您已经安装好 IsaacSim 与 IsaacLab 的对应版本，如果还没安装这两个模拟器的话注意事项：这里 ‘--dataset_file’ 的文件指向已经录制好的数据文件最后 ‘--select_episodes’ 后面的数字是想要回看的回合数转换数据格式：由于这是在 IsaacLab 这个开源项目提供一个 isaaclab2lerobot.py 脚本来执行格式转换，位置在 leisaac/scripts/convert 下面，python scripts/convert/isaaclab2lerobot.py

2025-10-21

1.5K1

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告别云端依赖，Isaac Sim本地资产配置全攻略，自主掌控仿真环境！

. └── Isaac └── 4.5 ├── Isaac │ ├── Environments │ ├── IsaacLab isaacsim_ws/Assets/Isaac/4.5/Isaac/Environments", "/home/ruoxi/isaacsim_ws/Assets/Isaac/4.5/Isaac/IsaacLab 如网络情况正常，请耐心等待当我们正确配置了本地资产路径时，isaacsim的后续启动过程就很流畅了，并且可以顺利的使用我们已下载的各类资产 IsaacLab 2.0.0 IsaacLab/source /isaaclab/isaaclab/utils/assets.py Diff - NUCLEUS_ASSET_ROOT_DIR = carb.settings.get_settings().get( /isaaclab.sh -s •https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/main/source/setup/installation/asset_caching.html

2025-05-08

3.3K0

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Isaac Sim 4.5版本下提示ModuleNotFoundError No module named 'omni.isaac.core'问题

需要先启动Sim App，然后才能调用 isaacsim.core.api具体测试代码如下：import argparsefrom isaaclab.app import AppLauncher# add isaacsim.core.api)# 打印出来查看print("isaacsim.core.api 模块下的内容：")for item in core_contents: print(item)然后在IsaacLab

2025-11-06

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