Isaac Sim安装

官方教程:https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/install_workstation.html

博主基于Docker容器安装,亦可选择快速安装https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/quick-install.html

1 检查主机配置

1.1 安装Docker
复制代码
sudo apt update
sudo apt install curl -y

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh
1.2 安装NVIDIA Container Toolkit

下载链接:https://github.com/NVIDIA/nvidia-container-toolkit/releases/tag/v1.18.2

安装Toolkit:

复制代码
cd release-v1.18.2-stable/packages/ubuntu18.04/amd64/

sudo dpkg -i libnvidia-container1_1.18.2-1_amd64.deb \
             libnvidia-container-tools_1.18.2-1_amd64.deb \
             nvidia-container-toolkit-base_1.18.2-1_amd64.deb \
             nvidia-container-toolkit_1.18.2-1_amd64.deb

关联Docker并重启:

复制代码
sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker
sudo systemctl restart docker

显示GPU信息:

复制代码
sudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
1.3 主机配置检查
复制代码
xhost +local:
sudo docker run --entrypoint bash -it --gpus all --rm --network=host \
  -e "PRIVACY_CONSENT=Y" \
  -v $HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority \
  -e DISPLAY=$DISPLAY \
  nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0 ./isaac-sim.compatibility_check.sh

点击Test Kit,只要没有红色框即可,绿色代表极佳、浅绿代表好、橙色代表可以。

2 安装Isaac Sim

2.1 检查Isaac Sim包
复制代码
sudo docker images
2.2 规划数据存储位置

博主放在了第二块固态硬盘中,此处亦可放在默认位置

复制代码
# 1. 在大硬盘创建主文件夹
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data

# 2. 在里面创建文档要求的所有子目录
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/cache/main/ov
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/cache/main/warp
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/cache/computecache
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/config
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/data/documents
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/data/Kit
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/logs
mkdir -p /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/pkg

# 3. 核心步骤:赋予容器权限 (1234 是 Isaac Sim 容器内的用户 ID)
sudo chown -R 1234:1234 /media/ethan/Data01/isaac-sim-data

默认位置:

复制代码
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/cache/main/ov
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/cache/main/warp
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/cache/computecache
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/config
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/data/documents
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/data/Kit
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/logs
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/pkg
sudo chown -R 1234:1234 ~/docker/isaac-sim
2.3 映射路径
复制代码
xhost +local:
docker run --name isaac-sim --entrypoint bash -it --gpus all -e "ACCEPT_EULA=Y" --rm --network=host \
    -e "PRIVACY_CONSENT=Y" \
    -v $HOME/.Xauthority:/isaac-sim/.Xauthority \
    -e DISPLAY \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/main:/isaac-sim/.cache:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/computecache:/isaac-sim/.nv/ComputeCache:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/logs:/isaac-sim/.nvidia-omniverse/logs:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/config:/isaac-sim/.nvidia-omniverse/config:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/data:/isaac-sim/.local/share/ov/data:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/pkg:/isaac-sim/.local/share/ov/pkg:rw \
    -u 1234:1234 \
    nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0

默认使用:

复制代码
xhost +local:
docker run --name isaac-sim --entrypoint bash -it --gpus all -e "ACCEPT_EULA=Y" --rm --network=host \
    -e "PRIVACY_CONSENT=Y" \
    -v $HOME/.Xauthority:/isaac-sim/.Xauthority \
    -e DISPLAY \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/main:/isaac-sim/.cache:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/computecache:/isaac-sim/.nv/ComputeCache:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/logs:/isaac-sim/.nvidia-omniverse/logs:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/config:/isaac-sim/.nvidia-omniverse/config:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/data:/isaac-sim/.local/share/ov/data:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/pkg:/isaac-sim/.local/share/ov/pkg:rw \
    -u 1234:1234 \
    nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0

3 运行启动

复制代码
./runapp.sh

4 配置环境变量

长期启动指令为:映射路径+运行启动指令,为简化启动命令修改环境变量。

复制代码
gedit ~/.bashrc

拉到文本末尾复制下列内容、保存,如使用默认路径需修改一致

复制代码
alias isaac='xhost +local: && sudo docker run --name isaac-sim -it --entrypoint bash --runtime=nvidia --gpus all -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "PRIVACY_CONSENT=Y" --rm --network=host \
    -v $HOME/.Xauthority:/root/.Xauthority \
    -e DISPLAY=$DISPLAY \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/cache/main/ov:/root/.cache/ov:rw \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/cache/main/warp:/root/.cache/warp:rw \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/cache/computecache:/root/.cache/nvidia/computeCache:rw \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/config:/root/.nv/nvidia-omniverse/config:rw \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/data/documents:/root/Documents:rw \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/data/Kit:/root/.local/share/ov/data/Kit:rw \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/logs:/root/.nvidia-omniverse/logs:rw \
    -v /media/ethan/Data01/isaac-sim-data/pkg:/root/.local/share/ov/pkg:rw \
    nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0 ./runapp.sh --headless'

更新环境变量:

复制代码
source ~/.bashrc

终端启动命令:

复制代码
isaac
相关推荐
数智工坊4 小时前
机器人运动控制:采样、优化与学习三大流派深度对比与实战
android·学习·机器人
机器人零零壹5 小时前
南京越擎科技iRobotCAM:探索国产机器人离线编程工业软件的破局与赶超
人工智能·机器人·工业软件·离线编程·irobotcam
@Ma9 小时前
企业微信外部群机器人接入 AI:一套能落地的工程方案
微信·机器人
龙骑士baby12 小时前
重建 AI 认知第 4 篇:Skill——提示词的系统化封装
ai·大模型·llm·prompt·skill
HyperAI超神经12 小时前
深度估计准确率冲上0.9,Meta提出VLM³,论证视觉模型天生会学3D,以Qwen3-VL-4B为基础实现多任务的统一建模
人工智能·3d·大模型·多模态·空间推理·3d感知·3d理解
Deepoch13 小时前
Deepoc VLA开发板:除草机器人的持续学习与协同作业系统
人工智能·学习·机器人·开发板·具身模型·deepoc
生成论实验室13 小时前
判断力与六十四卦:AI的第三块基石
人工智能·语言模型·机器人·自动驾驶·安全架构
xixixi7777713 小时前
空天地通信、高速光模块、AI 智能体攻击、同态加密芯片四大事件解读:AI 算力底座攻防与全域通信同步升级
大数据·人工智能·深度学习·ai·大模型·光模块·智能体
路人甲32613 小时前
SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control
人工智能·深度学习·计算机视觉·机器人·具身智能
The moon forgets14 小时前
ABot-M0:基于动作流形学习的机器人操作VLA基础模型深度解析
人工智能·pytorch·python·学习·具身智能·vla·点云分割