1、下载安装包

        打开官网Isaac Gym - Preview Release | NVIDIA Developer，点击“Join now”，注册并填写个人信息后点击确认下一步。

        然后界面跳转到Issac Gym - Download，勾选同意并下载安装包（目前版本是preview4）

2、解压下载的安装包

        解压安装因为这个只能在linux系统上安装，所以找到下载的安装包

        放到Linux系统下的文件夹里使用下述命令解压

tar -xzvf /换成你自己存放的路径/IsaacGym_Preview_4_Package.tar.gz -C /换成你自己存放的路径/

3、安装miniconda（因为我系统没装）

        我是按照下述命令在线安装的（命令一行一行执行哦）

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 -rf ~/miniconda3/miniconda.sh

        然后重启shell，初始化 Miniconda 安装后的环境设置，以确保在 Bash shell 中能够正确使用 conda 命令。

~/miniconda3/bin/conda init bash

        然后重启shell，初始化 Miniconda 安装后的环境设置，以确保在 Zsh shell 中能够正确使用 conda 命令。

~/miniconda3/bin/conda init zsh

4、安装python（这个不需要，请直接跳到5因为后面会创建虚拟环境，版本是3.7，我自己是为了记录而已）

conda install python=3.8

        注意安装版本要低于3.9！！！！，不然到时候安装依赖的时候就会报下图错

        我是先装了3.9.18，后面又重新装了3.8

        上述进度条100%就是安装好了，然后出现下图所示的三个done：

5、安装isaacgym（命令一行一行执行哦）

cd /更改为你放置的目录/isaacgym/python/
bash ../create_conda_env_rlgpu.sh

        等上图右边都达到了100%，就创建了一个名为rlgpu的conda环境，然后会出现success

6、激活虚拟环境

        按照下述代码激活虚拟环境rlgpu，当前环境会切换为rlgpu，如下图红框所示（之前环境是base）

conda activate rlgpu

7、安装依赖

        （全部复制哦，“.”代表当前目录，不要少复制了）

pip install -e .

        成功后如下图 

8、运行示例（命令一行一行执行哦）

cd examples 
python joint_monkey.py

        运行报错：“ImportError: libpython3.8.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory” 

        如果不像我一样升级了python的话会报错下面这个：

“ImportError: libpython3.7m.so.1.0: cannot open shared ogject file: No such file or directory” 

        按照如下代码查找 libpython3.8.so.1.0并添加动态链接库

find / -name "*ibpython3.7m.so.1.0*" 2>/dev/null

 

举个例子：

find指令回复：
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so.1.0

此时可以设置：
sudo cp /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.7m.so.1.0 /usr/lib/x86_64-linux-gnu


或者：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/:$LD_LIBRARY_PATH

        优先级从上到下，后面 这样设置 LD_LIBRARY_PATH 将会将 /usr/lib/x86_64-linux-gnu这个目录添加到动态链接库的搜索路径中，让系统知道需要在这个路径下寻找动态链接库，包括libpython3.7m.so.1.0，但是这个我在服务器设置后，每次新打开都要设置一下，后面在双系统用第一个就只需要设置一次就行。

        接着继续运行 python joint_monkey.py就可以了

        再试一个：python kuka_bin.py

        很丝滑～～

9、踩坑记录（大家跳過就行，我是用來記錄的）

        我一开始使用了WSL2虚拟环境试了集群服务器里面的交互式桌面，但是都失败了，WSL2因为没办法调用系统的GPU，应该有办法配置但我放弃了，感兴趣的可以自己探索（图片贴出来了）。

        服务器上出现的问题是Segmentation fault (core dumped)，目前还没解决，有可能是驱动和cuda版本的问题（后面有时间再解决）

        錯誤代碼：

Importing module 'gym_37' (/opt/data/private/AISCCA/isaacgym/python/isaacgym/_bindings/linux-x86_64/gym_37.so)
Setting GYM_USD_PLUG_INFO_PATH to /opt/data/private/AISCCA/isaacgym/python/isaacgym/_bindings/linux-x86_64/usd/plugInfo.json
WARNING: Forcing CPU pipeline.
Not connected to PVD
+++ Using GPU PhysX
Physics Engine: PhysX
Physics Device: cuda:0
GPU Pipeline: disabled
Segmentation fault (core dumped)

         此时的cuda驱动和信息是：

        参考链接：非常详细，大家直接看这个博主的安装就行。

Isaac Gym安装及使用教程 - 知乎