Genesis项目中OMPL库Segmentation Fault问题的分析与解决
问题背景
在Genesis项目(一个基于GPU加速的机器人仿真与强化学习框架)中,用户在使用grasp_bottle.py示例程序时遇到了Segmentation Fault(段错误)问题。该错误发生在调用OMPL(Open Motion Planning Library)库的路径规划功能时,具体位置在rigid_entity.py文件中的solved = ss.solve(timeout)
语句处。
问题分析
Segmentation Fault通常是由于内存访问越界、空指针解引用或库版本不兼容等问题引起的。在本案例中,问题源于直接使用预编译的OMPL wheel包(ompl-1.6.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl)与当前环境存在兼容性问题。
解决方案
环境准备
-
创建新的conda环境并指定Python版本为3.10:
conda create -n genesis0106 python=3.10 conda activate genesis0106
-
安装PyTorch及相关组件:
pip install torch==2.5.1 torchvision torchaudio
系统依赖安装
安装必要的系统依赖库:
sudo apt-get -y install g++ cmake pkg-config libboost-serialization-dev \
libboost-filesystem-dev libboost-system-dev libboost-program-options-dev \
libboost-test-dev libeigen3-dev libode-dev wget libyaml-cpp-dev
设置环境变量:
export CXX=g++
export MAKEFLAGS="-j `nproc`"
OMPL源码编译
-
克隆OMPL源码并切换到1.6.0版本:
git clone --recurse-submodules https://github.com/ompl/ompl.git -b 1.6.0 mkdir -p ompl/build cd ompl/build
-
配置CMake:
cmake .. -DPYTHON_EXEC=$(which python) \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="$CONDA_PREFIX" \ -DBOOST_ROOT="$CONDA_PREFIX" \ -DPYTHONPATH=$CONDA_PREFIX/lib/python3.10/site-packages
解决编译问题
在编译过程中,可能会遇到以下问题:
-
类型导入错误:
- 错误信息:
cannot import name 'Protocol' from 'typing'
- 解决方案:
然后修改相关代码,将pip install typing_extensions==4.5.0 pip install pygccxml==2.1.0
from typing import Protocol
替换为from typing_extensions import Protocol
- 错误信息:
-
SpecificParam模板问题:
- 修改
py-bindings/generate_bindings.py
文件,约194行处:try: self.ompl_ns.class_(f'SpecificParam< std::string >').rename('SpecificParamString') except: self.ompl_ns.class_(f'SpecificParam< std::basic_string< char > >').rename('SpecificParamString')
- 修改
完成编译安装
-
更新绑定:
make update_bindings
(如遇
No rule for update_bindings
错误,执行conda install -c conda-forge boost boost-cpp
) -
编译并安装:
make -j8 sudo make install
技术原理
Segmentation Fault问题的根本原因在于预编译的OMPL wheel包与当前环境的ABI(应用二进制接口)不兼容。通过源码编译可以确保生成的库文件与当前系统的编译器版本、依赖库版本完全匹配。特别是对于使用了模板和高级C++特性的库,源码编译往往能解决很多兼容性问题。
总结
本文详细介绍了在Genesis项目中使用OMPL库时遇到的Segmentation Fault问题的解决方案。通过从源码编译OMPL库,并解决编译过程中遇到的各种问题,最终成功解决了这一技术难题。这种方法不仅适用于本案例,对于其他类似的环境兼容性问题也有参考价值。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~042CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0295- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









