安装与配置

本文介绍了如何创建运行强化学习示例所需的虚拟环境，并安装依赖组件。

项目	推荐配置
操作系统	≥ Ubuntu 20.04 x86_64（暂不支持 Mac/Windows）
显卡	NVIDIA RTX 系列（推荐显存 ≥ 8GB）
驱动版本	≥ 525
Python版本	Python 3.8
支持型号	Adam Lite

---

1. 创建虚拟环境

建议使用 Conda 创建独立虚拟环境，以避免依赖冲突。如果系统已安装Conda，可直接进入1.2 创建新环境。

1.1 安装 MiniConda（如尚未安装）

MiniConda 是 Conda 的轻量版，用于快速创建和管理 Python 环境。

mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

初始化 Conda：

~/miniconda3/bin/conda init --all
source ~/.bashrc

1.2 创建新环境

conda create -n pnd_rl_gym python=3.8 -y

1.3 激活环境

conda activate pnd_rl_gym

---

2. 安装 PyTorch

PyTorch 用于神经网络训练与推理。

conda install pytorch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia -y

---

3. 安装 Isaac Gym

Isaac Gym 是 NVIDIA 提供的 GPU 加速物理仿真平台，是本项目训练过程的核心。

3.1 下载并安装

下载Isaac Gym Preview 4仿真平台，解压后进入 python 目录安装：

cd isaacgym/python
pip install -e .

3.2 验证

运行示例：

cd examples
python 1080_balls_of_solitude.py

若弹出模拟窗口并正常显示 1080 颗球下落，则安装成功。

如遇报错，请检查系统Python版本，可尝试运行以下命令：

sudo apt update
sudo apt install software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
sudo apt install python3.8 python3.8-dev

---

4. 安装 rsl_rl

rsl_rl 是 leggedrobotics 提供的强化学习算法库（如 PPO）。

cd ~
git clone https://github.com/leggedrobotics/rsl_rl.git
cd rsl_rl
git checkout v1.0.2
pip install -e .

---

5. 安装 pillow

Pillow 是 Python 编程语言中的一个强大图像处理库，提供了广泛的图像处理功能。

pip install pillow==8.4.0

---

6. 安装 pnd_rl_gym

pnd_rl_gym 是PND官方的强化学习训练工程，包含环境、配置和训练脚本。在终端执行以下指令下载并安装。

cd ~
git clone https://github.com/pndbotics/pnd_rl_gym.git
cd pnd_rl_gym
pip install -e .

6.1 验证

python legged_gym/scripts/train.py --task=adam_lite_12dof --headless --num_envs=64 --max_iterations=1

7. 安装 pnd_sdk_python（可选）

pnd_sdk_python库是用来和实物机器人通信的库。

如果想要将训练的模型部署到实物机器人上运行，需要安装pnd_sdk_python。

cd ~
git clone https://github.com/pndbotics/pnd_sdk_python.git
cd pnd_sdk_python
pip install -e .