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主线:Isaac Sim 5.1.0(官方已停止支持)+ Isaac Lab 2.3.2;3.0 前沿专栏基于 EA。为何仍选 5.1.0 →
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主线 Isaac Sim 5.1.0 · Isaac Lab 2.3.2
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第 0 部分 · 全景地图

  • Isaac 体系一页看懂
  • 分层依赖图
  • 产品谱系与改名史
  • 名字带 Isaac 但不是一回事
  • Isaac Sim 与 Isaac Lab 的边界
  • 一个 RL step 里发生了什么
  • 学习路线图
  • 术语表(中英对照)

第 1 部分 · 环境与版本

  • 版本兼容矩阵
  • 版本选择决策树
  • 硬件要求与显存预算
  • 安装 Isaac Sim 5.1 + Isaac Lab 2.3.2(pip 方式)
  • 安装 Isaac Sim 6.1 + Isaac Lab 3.0-EA
  • 容器化环境
  • 二进制安装 vs pip 安装 vs 容器
  • 开发工具链
  • 安装排障手册

第 2 部分 · 地基:USD 与 Omniverse Kit

  • 为什么是 USD
  • USD 核心概念
  • Layer 与合成
  • Schema:USD 如何描述物理
  • 用 Python 操作 USD
  • Omniverse Kit 是什么
  • 扩展机制与 Isaac Sim 扩展集
  • Nucleus 与资产服务

第 3 部分 · Isaac Sim 核心

  • 仿真循环
  • SimulationApp 与 Python 启动方式
  • PhysX 物理:刚体与碰撞
  • 关节与 Articulation
  • 资产导入:URDF 与 MJCF Importer
  • 传感器
  • 场景组装与 Cloner
  • 渲染与材质
  • Replicator 与合成数据
  • ROS 2 Bridge
  • Isaac Sim 的 Python API 地图

第 4 部分 · Isaac Lab 核心

  • Isaac Lab 解决什么问题
  • 代码仓库地图
  • configclass:配置即代码
  • SimulationContext 与 SimulationCfg
  • InteractiveScene:场景作为配置
  • Assets:Articulation / RigidObject / DeformableObject
  • Actuator 模型
  • Sensors 抽象
  • Manager-based 环境:总览
  • Observation / Action Manager
  • Reward / Termination / Curriculum Manager
  • Event Manager 与域随机化
  • Command Manager
  • Direct 环境
  • 任务注册与 Gym 接口
  • RL 库适配层
  • 多智能体环境
  • 扩展模板:在 Isaac Lab 之外组织你的项目
  • Isaac Lab Mimic 与模仿学习
  • 遥操作与设备

第 5 部分 · RL 入门

  • 用一个任务理解 MDP
  • 策略、价值与训练在优化什么
  • PPO 工作流程
  • 为什么需要几千个并行环境
  • 奖励设计的直觉
  • 观测设计与对称性
  • 模仿学习与 RL 的选择
  • 训练不收敛时看什么

第 6 部分 · 主线项目:Galbot One Golf 全流程

  • ① 资产
    • 认识 Galbot One Golf 描述仓库
    • 从 URDF 导入 Isaac Sim
    • 对比厂商 USD 与自导入 USD
    • 碰撞体、质量与惯量调校
    • 关节驱动参数调校
    • 制作 Isaac Lab 的 ArticulationCfg
    • 资产版本管理
  • ② 场景
    • 搭建工作台场景
    • 挂载腕部相机与传感器
    • 批量克隆与性能
  • ③ 仿真对齐
    • 物理参数调优
    • 仿真与真机行为对比
  • ④ 任务
    • 第一个任务:单臂 reach
    • 域随机化
    • 第二个任务:lift
    • 用 Direct 方式重写 reach
    • 底盘导航任务
    • 遥操作采集示教数据
    • Mimic 数据生成与模仿学习
  • ⑤ 训练
    • 用 rsl_rl 训练 reach
    • 超参数与调参顺序
    • 实验管理与复现
    • 多 GPU 与分布式训练
  • ⑥ 评估
    • play 脚本与策略回放
    • 定量评估与失败案例分析
  • ⑦ 部署
    • 策略导出(JIT / ONNX)
    • 通过 ROS 2 在仿真中闭环运行策略
    • sim2real 清单

第 7 部分 · 工程基础设施专题

  • headless 与远程运行
  • 性能分析
  • 调试技巧
  • 仿真代码的测试与 CI
  • 数据管理
  • 团队协作规范

第 8 部分 · 3.0 前沿

  • 3.0 改了什么、为什么改
  • 多后端架构解读
  • Newton 物理引擎
  • 2.3 → 3.0 迁移指南
  • 在 3.0 上跑 Galbot reach
  • 3.0 版本追踪

第 9 部分 · 源码导读

  • ManagerBasedRLEnv.step() 逐行读
  • InteractiveScene 如何克隆环境
  • Articulation 数据是怎么来的
  • 训练脚本 train.py 做了什么
  • 官方任务拆解:Franka lift

附录

  • Isaac Lab 常用 API 速查表
  • 常见错误信息索引
  • 官方资源导航(文档、论坛、GitHub、论文)
  • 社区项目与论文代码索引(标注版本)
  • 更新日志
  • PPO 工作流程

PPO 工作流程#

待写,见 OUTLINE 5.3。

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策略、价值与训练在优化什么

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为什么需要几千个并行环境

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