ksim-gym 的安装和配置教程

项目基础介绍

ksim-gym 是一个开源项目，旨在通过强化学习技术使机器人变得更加实用。该项目是基于 K-Sim 构建的，提供了一个用于训练和部署 humanoid 机器人控制器的环境。主要编程语言为 Python。

项目使用的关键技术和框架

ksim-gym 使用了以下关键技术和框架：

• Python：作为主要的编程语言。
• Reinforcement Learning（强化学习）：训练机器人控制器的核心算法。
• JAX：一个用于数值计算的库，特别适合用于机器学习和深度学习。
• TensorBoard：用于可视化训练过程和结果。
• kinfer：将训练好的模型转换为可以在真实机器人上部署的格式。

项目安装和配置的准备工作

在开始安装 ksim-gym 之前，请确保您的系统中已经安装了以下环境和依赖项：

• Python 3.11 或更高版本
• conda（推荐）或其他 Python 环境管理工具
• Git

安装步骤

以下是安装 ksim-gym 的详细步骤：

1. 克隆项目仓库到本地：

   git clone [e-mail]:YOUR_USERNAME/ksim-gym.git
   cd ksim-gym
   

   请将 YOUR_USERNAME 替换为您的 GitHub 用户名。

2. 创建一个新的 Python 环境（推荐使用 conda）：

   conda create --name ksim-gym python=3.11
   conda activate ksim-gym
   

3. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   pip install 'jax[cuda12]'
   

   如果您使用的是 GPU 机器，需要安装 JAX CUDA 库。

4. 验证 JAX 是否正确安装并使用 GPU：

   python -c "import jax; print(jax.default_backend())"
   

   应当输出 "gpu"，表明 JAX 正在使用 GPU。

5. 开始训练一个策略：

   python -m train
   

   在大约 80 个训练步骤后，您的机器人应该可以开始行走，这在大约 30 分钟的 RTX 4090 GPU 训练时间内可以实现。

请按照以上步骤进行安装和配置，您将能够开始使用 ksim-gym 进行机器人控制器的训练和部署。