IsaacLab与IsaacSim中策略模型部署的兼容性问题分析

问题背景

在机器人强化学习领域，IsaacLab和IsaacSim作为NVIDIA推出的重要工具链，常被用于训练和部署机器人控制策略。近期有开发者反馈，在IsaacLab 2.1.0环境中训练获得的策略模型（policy.pt）无法在IsaacSim 4.5.0环境中正常部署，出现了文件缺失的错误。

核心问题分析

经过深入调查，发现该问题主要源于不同强化学习框架对TorchScript模型导出方式的差异：

1. RSL RL框架：能够正确导出包含constants.pkl的完整TorchScript模型，因此可以在IsaacSim中顺利部署
2. SKRL框架：导出的模型文件缺少constants.pkl等必要组件，导致部署时出现"PytorchStreamReader failed locating file constants.pkl"错误

技术细节解析

TorchScript是PyTorch提供的模型序列化格式，它需要将模型及其相关参数完整打包。在模型导出过程中：

• 完整的TorchScript模型应包含：
  • 模型结构定义
  • 训练参数
  • 必要的常量文件（如constants.pkl）
  • 其他依赖项

RSL RL框架在设计时考虑了IsaacSim的部署需求，因此其导出流程会确保所有必要组件都被正确打包。而SKRL框架目前尚未针对IsaacSim的部署场景进行专门优化。

解决方案

对于需要在IsaacSim中部署强化学习模型的开发者，建议：

1. 优先使用RSL RL框架：这是目前官方确认支持TorchScript导出的强化学习库
2. 模型导出验证：在部署前检查导出的.pt文件是否包含所有必要组件
3. 版本一致性：确保训练环境和部署环境的PyTorch版本匹配，避免兼容性问题

未来展望

随着Isaac生态系统的不断发展，预计未来会有更多强化学习框架获得完整的TorchScript导出支持。开发者可以关注官方更新，或考虑为SKRL等框架贡献TorchScript导出功能的实现。

最佳实践建议

1. 在项目初期就明确部署需求，选择合适的训练框架
2. 建立模型验证流程，确保导出的模型符合部署要求
3. 保持训练和部署环境的一致性，减少环境差异导致的问题
4. 定期关注官方文档更新，获取最新的兼容性信息

通过遵循这些实践，开发者可以更顺利地在IsaacLab和IsaacSim之间迁移强化学习模型，实现从训练到部署的无缝衔接。