Ubuntu20.04 ISAAC SIM仿真下载使用流程(4.16笔记补充)

news2024/11/14 11:29:47

机器:华硕天选X2024

显卡:4060Ti

ubuntu20.04

安装显卡驱动版本:525.85.05

参考:

What Is Isaac Sim? — Omniverse IsaacSim latest documentation
Isaac sim Cache 2023.2.3 did not work_isaac cache stopped-CSDN博客

Isaac Sim详细安装使用教程-CSDN博客

ubuntu20.04安装、显卡驱动安装:

记录ubuntu20.04安装nvidia-525.85.05显卡驱动(学习笔记2024.4.15、4.16)-CSDN博客

一.Isaac Sim介绍

NVIDIA Isaac Sim 是一款可扩展的机器人仿真应用程序和合成数据生成工具,基于 NVIDIA Omniverse™ 平台构建。它利用 Omniverse Kit 强大的仿真技术,包括使用 PhysX 5 进行高级支持 GPU 的物理模拟、具有实时光线和路径追踪的照片级逼真度,以及对基于物理的渲染的 MDL 材质定义支持。

Isaac Sim 是一个物理精确的虚拟环境,用于开发、测试和管理基于 AI 的机器人,它为构建虚拟机器人实验提供了基本功能,包括导入机器人模型以及仿真 RGB-D、激光雷达、接触、超声波和 IMU 等传感器。

Isaac Sim 支持通过 Python、ROS 和 Isaac SDK 进行导航、操作、深度学习应用程序对于人工智能应用程序,有很多种类工具包,例如用于合成数据生成和域随机化的 Isaac Replicator、用于强化学习的 Isaac Gym 和用于高级决策编程的 Cortex。

1.1 平台支持

Isaac Sim中显示目前平台支持Windows和Linux。

在下方链接中写着“The Isaac Sim container is only supported on Linux.”是因为开发者支持的Windows为测试版本,这句提示没有修改,实际上windows是可以使用的。

而相对的,Linux有官方完整的Demo演示功能介绍和相关文档,相对完善,推荐使用Linux。

Isaac Sim Requirements — Omniverse IsaacSim latest documentation

1.2  系统架构

1.3 开发流程

1.4 Omniverse 工具包

Omniverse Isaac Sim 使用英伟达™ Omniverse™ Kit SDK,这是一个用于构建原生 Omniverse 应用程序和微服务的工具包。Omniverse Kit通过一系列轻量级插件提供了多种功能。插件采用C语言接口编写,以实现持久的API兼容性;不过,还提供了一个Python解释器,以方便用户编写脚本。

1.5 Omniverse Nucleus

Omniverse Isaac Sim 使用英伟达™ Omniverse™ Nucleus 访问环境和机器人的USD文件等内容。Omniverse Nucleus服务允许各种客户端应用程序、渲染器和微服务共享和修改Omniverse Isaac Sim中的虚拟世界。

        Nucleus以发布/订阅模式运行。根据访问控制,Omniverse 客户端可以向 Nucleus 数据库(DB)发布对数字资产和虚拟世界的修改,也可以订阅他们的修改。更改会在连接的应用程序之间实时传输。数字资产可以包括几何图形、灯光、材料、纹理和其他描述虚拟世界及其随时间演变的数据。

1.6 USD

Omniverse Isaac Sim 使用 USD 交换文件格式来表示场景。通用场景描述(USD)是一种易于扩展的开源三维场景描述和文件格式,由皮克斯公司开发,用于内容创建和不同工具之间的交换。由于其强大的功能和通用性,USD 被广泛采用,不仅在视觉特效界,而且在建筑、设计、机器人、制造和其他学科也得到了广泛应用。

二.系统要求

截止2024.4.16,更新速度很快,说不定什么时候就换新了

驱动建议跟着官方文档来,这里我下载的525.85.05版本

2.1 下载Nvidia显卡驱动

1.下载NVIDIA-Linux-x86_64-525.85.05

sudo apt-get update
sudo apt install build-essential -y
wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/525.85.05/NVIDIA-Linux-x86_64-525.85.05.run
chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-525.85.05.run
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.85.05.run

如果在安装驱动时遇到以下报错内容

ERROR: An NVIDIA kernel module ‘nvidia-drm’ appears to already be loaded in your kernel. This may be because it is in use (for example, by an X server, a CUDA program, or the NVIDIA Persistence Daemon), but this may also happen if your kernel was configured without support for module unloading. Please be sure to exit any programs that may be using the GPU(s) before attempting to upgrade your driver. If no GPU-based programs are running, you know that your kernel supports module unloading, and you still receive this message, then an error may have occured that has corrupted an NVIDIA kernel module’s usage count, for which the simplest remedy is to reboot your computer.

则意味着你已经有一个显卡驱动了,如果你要装新的,就需要将上一个完全卸载掉,不留痕迹。然后重启计算机就可以下载了。

2.2 设置Docker

1.使用脚本快速安装Docker

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

2.Docker安装后续步骤

sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

3.验证Docker是否安装成功

docker run hello-world

2.3 安装NVIDIA工具包

1.配置仓库

这是一行里面的,别拆

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list \
  && \
    sudo apt-get update

2.安装工具包

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

3.验证工具包是否安装成功

docker run --rm --gpus all ubuntu nvidia-smi

注意:对于远程用户,仍需要安装显卡驱动、docker、NVIDIA工具包,可以根据1.1中的链接进行下载安装

2.4 容器部署(可做可不做,不耽误后面进入isaacsim)

Isaac Sim 容器仅支持以无界面模式运行 Python 应用程序和独立示例。

如果需要运行全部功能,可以将2.4跳过直接看第三章。

nvidia-smi
docker login nvcr.io  #只输入这行就行,下面不用复制过去

Username: $oauthtoken
Password: <Your NGC API Key>
WARNING! Your password will be stored unencrypted in /home/username/.docker/config.json.
Configure a credential helper to remove this warning. See

credentials-store
Login Succeeded

这句代码会让你输入一些东西,分别是username,password。username输入oauthtoken就行,password需要去NVIDIA官网里,跟着这个教程来:NGC User Guide - NVIDIA Docs

不想看英文就跟着我来(和官网内容是一样的):

1.进入NVIDIA NGC

2.在里面输入高贵的邮箱信息

3.等待加载结束后,在右上角的个人信息中点击Setup

4.里面第一个和第二个都是钥匙,选第二个私人的

5.点击右上角的Generate Personal Key

第一个随便填,第二个随便填反正立刻就要用,第三个选NGC Catalog

6.得到一串key,这串key可以先放到哪个记事本里,一会儿如果不小心点错了还有机会补救(就显示这一次,关掉之后就再也看不见它了)

7.回到终端那步,输入完了username,password中将这一长串复制进去,OK,输出这东西

然后在终端中:(这个建议挂梯子,不然会因为网络不稳定经常下载失败)

docker pull nvcr.io/nvidia/isaac-sim:2023.1.1

接下来进入root根目录(这些是一行里面的,直接全复制走)

docker run --name isaac-sim --entrypoint bash -it --gpus all -e "ACCEPT_EULA=Y" --rm --network=host \
    -e "PRIVACY_CONSENT=Y" \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/kit:/isaac-sim/kit/cache:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/ov:/root/.cache/ov:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/pip:/root/.cache/pip:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/glcache:/root/.cache/nvidia/GLCache:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/cache/computecache:/root/.nv/ComputeCache:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/logs:/root/.nvidia-omniverse/logs:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/data:/root/.local/share/ov/data:rw \
    -v ~/docker/isaac-sim/documents:/root/Documents:rw \
    nvcr.io/nvidia/isaac-sim:2023.1.1

下面这行命令会加载一段时间,不用担心,最后会编译着色器,打游戏的都知道,这玩意更新最慢了。

官方文档:(首次加载 Isaac Sim 将需要一段时间来缓存着色器。一旦着色器被缓存并且容器运行时挂载了缓存,后续运行 Isaac Sim 将会很快。请参阅在使用容器时将 Isaac Sim 配置和缓存保存到本地磁盘,以便使 Isaac Sim 配置和缓存持久化。)

./runheadless.native.sh -v

最后输出  Isaac Sim Headless Native App is loaded.  就没问题了

接下来,输入运行 Isaac Sim 容器的机器或实例的 IP 地址,然后点击“连接”按钮。就可以前往Isaac Sim界面了。

Isaac Sim 容器仅支持以无界面模式运行 Python 应用程序和独立示例。

如果需要运行全部功能,还是需要下载的。

三.下载Isaac Sim

下载时建议全程使用科学上网保证网速,下载东西不小,下载失败就不好了

3.1 Isaac sim下载

下载链接:

Isaac Sim - Robotics Simulation and Synthetic Data | NVIDIA Developer

3.2 Omniverse Launcher及后续下载

步骤3.1登记个人信息后,下载Nvidia Omniverse Launcher的安装包,ubuntu系统下载得到的是一个后缀为.AppImage的文件(omniverse-launcher-linux.AppImage)

下载后,将文件修改为可执行文件,就可以在终端中启动了

(因为 Isaac Sim 是依赖Nvidia Omniverse的,因此首先下载的不是Isaac Sim本身)

3.3 后续准备

在EXCHANGE中搜索Isaac Sim,下载

在EXCHANGE中搜索Cache,下载(本地缓存,加快Nucleus的交互速度)

在EXCHANGE中搜索Nucleus,下载

下载后,在NUCLEUS中,保证Local Nucleus Service的setting中所有东西都是正在运行中的 (如果出现某些选项是红色或是黄色的,reset all即可解决)

(我的图片里面不全,有些东西还在下,这里用一下别人的)

Isaac sim Cache 2023.2.3 did not work_isaac cache stopped-CSDN博客

3.4 上传文件

Local host的project,点击New Folder,将usd相关文件放上去即可(第一次可能会需要连接,输入账号密码后按指示来即可)

3.5 运行 Isaac Sim

导航栏中LIBRARY,点击LAUNCH/启动

ros选第一个就行,START

如果遇到警告:Failed to create any GPU devices, including an attempt with compatibility mode.

告诉你未能创建GPU,这意味着显卡驱动安装不完整,或者是CUDA安装不完整,卸载干净后重装就行了(这个报错网上你查不到解决办法,还不告诉你哪儿出了问题,我在这里卡了一天,就是因为之前有一个550的显卡驱动没卸载干净,有残留)。

四.Python环境

Isaac Sim 提供了一个内置的 Python 3.10 环境,建议使用python脚本的时候使用这个python环境

在从 Isaac Sim 根文件夹运行命令:    ./python.sh path/to/script.py

可以直接在 Isaac Sim 应用程序选择器的 Isaac Sim 根文件夹下打开终端

通过 pip 安装其他软件包时,使用:    ./python.sh -m pip install name_of_package_here

五.ROS环境

下载前关闭科学上网

我用的小鱼的一键下载,很是方便

sudo apt-get update
wget http://fishros.com/install -O fishros && . fishros

我使用的是ROS noetic,能用,还行

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1606313.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

2024蓝桥杯每日一题(最短路径)

备战2024年蓝桥杯 -- 每日一题 Python大学A组 试题一&#xff1a;奶牛回家 试题二&#xff1a;Dijkstra求最短路 II 试题三&#xff1a;spfa求最短路 试题四&#xff1a;作物杂交 试题一&#xff1a;奶牛回家 【题目描述】 晚餐时间马上就到了&#x…

【JavaEE多线程】Thread类及其常见方法(上)

系列文章目录 &#x1f308;座右铭&#x1f308;&#xff1a;人的一生这么长、你凭什么用短短的几年去衡量自己的一生&#xff01; &#x1f495;个人主页:清灵白羽 漾情天殇_计算机底层原理,深度解析C,自顶向下看Java-CSDN博客 ❤️相关文章❤️&#xff1a;清灵白羽 漾情天…

【opencv】dnn示例-segmentation.cpp 通过深度学习模型对图像进行实时语义分割

模型下载地址&#xff1a; http://dl.caffe.berkeleyvision.org/ 配置文件下载&#xff1a; https://github.com/opencv/opencv_extra/tree/4.x/testdata/dnn 该段代码是一个利用深度学习进行语义分割的OpenCV应用实例。下面将详细解释代码的功能和方法。 引入库 引入了一些必要…

蓝桥杯2024年第十五届省赛真题-宝石组合

思路&#xff1a;参考博客&#xff0c;对Ha,Hb,Hc分别进行质因数分解会发现&#xff0c;S其实就等于Ha&#xff0c;Hb&#xff0c;Hc的最大公约数&#xff0c;不严谨推导过程如下&#xff08;字丑勿喷&#xff09;&#xff1a; 找到此规律后&#xff0c;也不能枚举Ha&#xff…

Go 单元测试之mock接口测试

文章目录 一、gomock 工具介绍二、安装三、使用3.1 指定三个参数3.2 使用命令为接口生成 mock 实现3.3 使用make 命令封装处理mock 四、接口单元测试步骤三、小黄书Service层单元测试四、flags五、打桩&#xff08;stub&#xff09;参数 六、总结6.1 测试用例定义6.2 设计测试用…

医学图像三维重建与可视化系统 医学图像分割 区域增长

医学图像的三维重建与可视化&#xff0c;这是一个非常有趣且具有挑战性的课题&#xff01;在这样的项目中&#xff0c;可以探索不同的医学图像技术&#xff0c;比如MRI、CT扫描等&#xff0c;然后利用这些图像数据进行三维重建&#xff0c;并将其可视化以供医生或研究人员使用。…

解决Mac使用Vscode无法调用外部终端

前言 今天遇到一个很奇怪的问题&#xff0c;之前好好的用Vscode还能调用外部终端&#xff0c;怎么今天不行了&#xff1f;问题出在哪里呢&#xff1f;请听我娓娓道来。 检查配置文件 我查看了一下配置文件&#xff0c;发现配置文件都是调用外部控制台&#xff0c;没毛病啊。 …

Objective-C网络数据捕获:使用MWFeedParser库下载Stack Overflow示例

概述 Objective-C开发中&#xff0c;网络数据捕获是一项常见而关键的任务&#xff0c;特别是在处理像RSS源这样的实时网络数据流时。MWFeedParser库作为一个优秀的解析工具&#xff0c;提供了简洁而强大的解决方案。本文将深入介绍如何利用MWFeedParser库&#xff0c;以高效、…

(最详细)关于List和Set的区别与应用

关于List与Set的区别 List和Set都继承自Collection接口&#xff1b; List接口的实现类有三个&#xff1a;LinkedList、ArrayList、Vector。Set接口的实现类有两个&#xff1a;HashSet(底层由HashMap实现)、LinkedHashSet。 在List中&#xff0c;List.add()是基于数组的形式来添…

Spring Boot后端+Vue前端:打造高效二手车交易系统

作者介绍&#xff1a;✌️大厂全栈码农|毕设实战开发&#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。 &#x1f345;获取源码联系方式请查看文末&#x1f345; 推荐订阅精彩专栏 &#x1f447;&#x1f3fb; 避免错过下次更新 Springboot项目精选实战案例 更多项目…

机器学习笔记 - 使用 OpenCV 的结构化森林进行边缘检测

一、简述 边缘检测是计算机视觉领域中一项非常重要的任务。这是许多纯计算机视觉任务(例如轮廓检测)的第一步。即使涉及深度学习,较深层也首先学习识别边缘,然后再学习图像的复杂特征。所以,我们可以说边缘检测在计算机视觉领域非常重要。拥有良好且高效的图像边缘检测算法…

后端返回的数据中含有Null的则不在前端展示

方式 1&#xff1a;application 上加配置 只需要在配置文件 上&#xff0c;增加 如下配置。 application 格式配置&#xff1a; spring.jackson.default-property-inclusionnon_null yml 格式配置&#xff1a; spring:jackson:default-property-inclusion: non_null注意&a…

美团财务科技后端一面:如何保证数据一致性?延时双删第二次失败如何解决?

更多大厂面试内容可见 -> http://11come.cn 美团财务科技后端一面&#xff1a;项目内容拷打 美团财务科技后端一面&#xff1a;项目相关面试题&#xff0c;主要包含 Zset、延时双删失败重试、热点数据解决、ThreadLocal 这几个方面相关的内容 由于前几个问题是对个人项目的…

混合云构建-如何创建一个高可用的Site to Site VPN 连接 Azure 和GCP云

在现代云计算环境中,企业通常会采用多云战略,将工作负载分布在不同的云服务提供商上。这种方式可以提高可用性、降低供应商锁定风险,并利用每个云提供商的独特优势。然而,在这种情况下,需要确保不同云环境之间的互联互通,以实现无缝的数据传输和应用程序集成。 本文将详细介绍…

微信小程序之点击事件

微信小程序中常用的点击事件主要是 tap&#xff0c;但除此之外还有其他的触摸类事件&#xff0c;用于不同的交互场景。以下是一些常见的点击和触摸相关的事件及其区别&#xff1a; 1、tap——最基本的点击事件&#xff0c;适用于一般的轻触交互&#xff0c;类似于 HTML 中的 c…

浅析binance新币OMNI的前世今生

大盘跌跌不休&#xff0c;近期唯一的指望就是binance即将上线的OMNI 。虽然目前查到的空投数量不及预期&#xff0c;但OMNI能首发币安&#xff0c;确实远超预期了。 OMNI代币总量1亿&#xff0c;初始流通仅10,391,492枚&#xff0c;其中币安Lanchpool可挖350万枚 对于OMNI这个…

【做算法学数据结构】【链表】删除排序链表中的重复元素

链表 链表单向链表双向链表 题目代码 链表 当涉及到数据结构时&#xff0c;链表是一种常见且重要的数据结构。链表由一系列节点组成&#xff0c;每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。相比于数组&#xff0c;链表的大小可以动态地增长或缩小&#xff0c;因为每个节点只需要…

风力发电自动化控制系统中的智能化技术应用研究

风力发电自动化控制系统中的智能化技术应用研究 随碳中和目标的提出和执行&#xff0c;风能发电作为新能源行业的核心部分&#xff0c;步入了它的黄金发展期。由于风能资源具有间歇性、随机性等特点&#xff0c;这给风电的高效利用带来了巨大挑战。为了增强风力发电系统的工作效…

枚举类型介绍

1.如果一个变量只有几种可能的值&#xff0c;比如星期几 son,mon,tus,wed,fri,sat 列表中的名字&#xff0c;可以自己定义&#xff0c;无需像变量一样去申请 枚举变量&#xff1a;只限列表中的情况&#xff0c;值默认从0开始&#xff0c;枚举元素不能被赋值&#xff0c;可以指定…

OpenCV从入门到精通实战(七)——探索图像处理:自定义滤波与OpenCV卷积核

本文主要介绍如何使用Python和OpenCV库通过卷积操作来应用不同的图像滤波效果。主要分为几个步骤&#xff1a;图像的读取与处理、自定义卷积函数的实现、不同卷积核的应用&#xff0c;以及结果的展示。 卷积 在图像处理中&#xff0c;卷积是一种重要的操作&#xff0c;它通过…