【亲测免费】 NVIDIA Isaac Gym Envs 开源项目安装与使用指南【isaacgym】

1. 项目目录结构及介绍

NVIDIA Isaac Gym Envs 是一个基于NVIDIA Isaac Gym平台的强化学习环境集合，设计用于高效的机器人和物理模拟训练。以下是对其主要目录结构的概览：

• 根目录:
  • docs: 包含项目文档和手册。
  • `isaacgymenvs**: 核心环境实现，包括各种预设的强化学习任务。
    • tasks: 具体的任务实现，每个子目录对应一个不同的环境任务（如ant, cartpole等）。
    • base: 基础类定义，如vec_task.py提供了向量化环境的基础。
  • examples: 启动示例代码，展示如何运行特定任务的脚本。
  • python: 包括Python接口和辅助脚本。
  • train.py: 训练模型的主要脚本。
  • setup.py: Python包的设置文件，用于安装项目。
  • `LICENSE.txt**: 项目许可协议。
  • README.md: 项目简介和快速入门指南。

2. 项目的启动文件介绍

主要启动文件：train.py

• 功能: 这是主要的训练脚本，支持多种配置来训练不同的强化学习模型。通过命令行参数指定任务(task)、是否进行测试(test)、加载预训练模型(checkpoint)等。
• 使用方法:
  • 基本训练: python train.py task=Ant
  • 头less模式训练(不显示图形界面): python train.py task=Ant headless=True
  • 继续训练已保存模型: python train.py task=Ant checkpoint=runs/Ant/nn/Ant.pth

示例文件

在examples目录下，提供了一些简单的脚本如joint_monkey.py，这些可以用来验证Isaac Gym是否正确安装并运行基础环境。

3. 项目的配置文件介绍

Isaac Gym Envs 使用Hydra框架管理配置，配置文件分布于以下路径：

• 主配置文件: config/config.yaml 提供默认的全局配置选项。
• 任务配置: 在config/task目录下，每个.yaml文件对应一个具体任务的配置，例如cartpole.yaml。
• 训练配置: 类似地，config/train目录包含了与特定任务对应的训练配置文件，通常以任务名加上算法类型命名，如AntPPO.yaml。

配置文件允许通过命令行参数深度定制，例如调整环境中的变量（num_envs）、算法参数（如gamma），或者设定实验名称等。这种灵活性使得研究人员和开发者能够迅速适应不同研究和应用需求。

在创建或调整环境时，理解这些配置文件的结构和如何自定义它们至关重要，这将直接影响到环境的行为和模型训练的效果。通过细致调整这些配置，可以最大化利用Isaac Gym Envs强大的物理仿真能力进行高效学习。