Asada🧠IsaacGymEnvsの環境構築と各種デモの動作確認2024/10/14に公開2024/11/03NVIDIAminicondaisaacgymtech海洋ロボコンをやってた人です。2024年度に入り、GPU上の強化学習によって多様なロボットのスキル習得事例を沢山みるようになりました。Robotとかに活用できたらというのが背景になります。この記事ではIsaacGymEnvsの環境構築と各パッケージのデモンストレーションが動くことまでをゴールとしますので、必要なSectionからご覧ください。コードの説明は一切ありません。本来なら前提の説明も踏まえて記載したいのですが、時間にも限りがあるので、IsaacGymとは?どういうソースや構成でシミュレーションが動いているか?などは省略させていただいています。これらはまた別の記事で。誤記等あればご指摘ください。PreparationIsaacGymで使用した環境とインストール内容を下記に記載します。Driver等のインストールは省略します。Environment下記で動作環境を出力して確認します。MiniConda下記に従ってインストールします。bashでMiniConda環境の構築が完了すると以下が~/.bashrcに記載されるはずです。PATH="/home/ubuntu/miniconda3/bin:$PATH"という記載により、ターミナル起動毎にbaseのMiniconda環境が起動するようになるので、毎度仮想環境が立ち上がるのはナンセンス(ROS環境とか使いたい)という場合は以下のようなaliasでON/OFFできるようにしておくと良いと思います。DisadvantagesConda環境のメリデリとして、環境ごとにパッケージのインストール環境は独立しているので、ライブラリのバージョンなど変えて利用できる点が利点でしょう。本体との整合性を自動で確保します。これが利便性である一方で、複数のライブラリのバージョン間の依存関係が複雑になると、解決できず依存関係の衝突・環境が壊れる要因へ。installで環境構築するのが良さそうです。Gym公式よりtar.gzをインストールして、下記の通り進めます。kuka_bin.pykukaのモデルが表示される上述でうまく起動せず、エラーとなる場合は、pythonバージョンやrlgpuのパスが通っているかを確認します。learning先程のrlgpuの環境のまま、IsaacGymEnvsの学習デモを試してみます。クローン先はhomeディレクトリ直下にしています。.下記を実行しデモンストレーションを起動します。task=Cartpoleヘッドレスモードで実行する場合は、下記のように実行します。headless=Trueheadless=Trueを消して実行すれば、下記のように表示されトレーニングをソフト上で確認できます。NUM!モデルをロードして可視化してみます。パスは日付になっているので、適宜参照。Troubleshooting下記に詰まった箇所を記載しておきます。libcublasLt.so.11下記がtorchによってインストールされることにより発生するので、削除で解決する。legged_gym下記のlegged_gymを試します。rlgpuで複製します。scripts/test_env_omx_joints.py自作モデルをインポートする際に参考になりそうです。work下記参照して、使えるようになりたい。https://www.docswell.com/s/MakotoSato/ZGX7Q4-2024-02-23-165116#p1以上です。Likeいただけると大変励みになりますので、よろしくお願いいたします。チップスバッジを贈って著者を応援しようバッジを受け取った著者にはZennから現金やAmazonギフトカードが還元されます。Proよくある質問LinksX(Twitter)GitHubメディアキットLegal利用規約プライバシーポリシ。