@seclink: 如果想入门机器人,可以学习英伟达的开源资料。 NVIDIA Isaac Sim™ 是基于 NVIDIA Omniverse 的开源应用,用于在逼真的虚拟环境中开发、仿真和测试 AI 驱动的机器人。
摘要
NVIDIA Isaac Sim 是基于 Omniverse 的开源机器人仿真平台,支持在逼真的虚拟环境中开发、测试和部署 AI 驱动的机器人,具备强化学习、ROS 集成等功能。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/06/02 15:46
如果想入门机器人,可以学习英伟达的开源资料。
NVIDIA Isaac Sim™ 是基于 NVIDIA Omniverse 的开源应用程序,用于在逼真的虚拟环境中开发、模拟和测试 AI 驱动的机器人。
https://t.co/IpUshHJ8vE
isaac-sim/IsaacSim
来源:https://github.com/isaac-sim/IsaacSim
Isaac Sim
Isaac Sim
Python (https://docs.python.org/3/whatsnew/3.11.html) Linux 平台 (https://releases.ubuntu.com/22.04/) Windows 平台 (https://www.microsoft.com/en-us/) 许可证 (https://opensource.org/license/apache-2-0)
NVIDIA Isaac Sim™ 是一款基于 NVIDIA Omniverse 构建的仿真平台,旨在在逼真的虚拟环境中开发、测试、训练和部署 AI 驱动的机器人。它支持导入 URDF、MJCF 和 CAD 等常见格式的机器人系统。该仿真器利用高保真度、GPU 加速的物理引擎模拟精确的动力学,并支持大规模多传感器 RTX 渲染。它配备了端到端的工作流,包括合成数据生成、强化学习、ROS 集成和数字孪生仿真。Isaac Sim 提供了支持机器人开发各阶段所需的基础设施。
主要特性
- 资源导入/导出 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/importer_exporter/importers_exporters.html):将机器人及环境导入或导出到非 USD 格式。
- 机器人调优 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/robot_setup/index.html):针对物理精度、计算效率或照片真实感优化机器人。
- 机器人仿真 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/robot_simulation/index.html):用于移动机器人的工具,例如控制器、运动生成与运动学求解器、以及策略集成。
- 传感器 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/sensors/index.html):基于 RTX 和物理的传感器。
关键应用
- Isaac Lab (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/isaac_lab_tutorials/index.html):专为强化学习、模仿学习和运动规划构建的 GPU 加速框架。
- ROS Bridge (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/ros2_tutorials/ros2_landing_page.html):与机器人操作系统 (ROS) 的集成。
- 合成数据生成 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/synthetic_data_generation/index.html):SDG 工具集合。
文档
关于最新的 Isaac Sim 文档,请参阅 Isaac Sim 文档 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/index.html)。通过以下链接开始使用:
- 教程 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/introduction/quickstart_index.html)
- 资源 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/assets/usd_assets_overview.html)
前提条件与环境设置
在构建 Isaac Sim 之前,请确保您的系统已经设置了以下条件:
-
操作系统:Windows 10/11 或 Linux (Ubuntu 22.04)
(Linux) Ubuntu 24.04 Ubuntu 24.04 目前不完全支持。使用 Ubuntu 24.04 构建时需要安装 GCC/G++ 11,不支持 GCC/G++ 12 及更高版本。
-
GPU:有关 GPU 功能和要求的其他信息,请参见 NVIDIA GPU 要求 (https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-guide/latest/common/technical-requirements.html)
本地工作站
最低要求 推荐 最佳 RTX 4080 RTX 5080 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation RTX 5880 Ada RTX PRO 5000 Blackwell Workstation 数据中心
最低要求 推荐 最佳 A40 L40S RTX PRO 6000 Blackwell Server L20 -
驱动程序:请参见 NVIDIA 驱动程序要求 (https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-guide/latest/common/technical-requirements.html)
-
互联网访问:需要下载 Omniverse Kit SDK、扩展和工具。
必需的软件依赖
-
Git (https://git-scm.com/downloads):版本控制与仓库管理。
-
Git LFS (https://git-lfs.com/):管理仓库中的大文件。
-
(Windows - 仅 C++) Microsoft Visual Studio (2019 或 2022):您可以从 Visual Studio 下载 (https://visualstudio.microsoft.com/downloads/) 安装最新版本。确保选择了使用 C++ 的桌面开发工作负载。Windows 开发环境配置的其他信息
-
(Windows - 仅 C++) Windows SDK:与 MSVC 一起安装。您可以在 Visual Studio 安装程序中找到它。Windows 开发环境配置的其他信息
-
(Linux) build-essentials:包含
make等基本构建工具的软件包。对于 Ubuntu,请使用以下命令安装:bash sudo apt-get install build-essential(Linux) ⚠️ 请使用 GCC/G++ 11,更高版本尚未支持。要安装 GCC/G++ 11,请运行以下命令:
bash sudo apt-get install gcc-11 g++-11 sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-11 200 sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-11 200编译器版本检查 ⚠️ 我们在构建过程中添加了版本检查器。如果您没有使用默认版本,仍可以执行构建,只需在构建时向
build.[sh/bat]添加--skip-compiler-version-check。请自行承担风险,不受支持的构建环境可能会遇到构建和运行时问题。
推荐的软件
- (Linux) Docker (https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/):用于容器化开发和部署。确保非 root 用户具有 Docker 权限。
- (Linux) NVIDIA Container Toolkit (https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html):用于 GPU 加速的容器化开发和部署。需要执行安装和配置 Docker 步骤。
- VSCode (https://code.visualstudio.com/download)(或您偏好的 IDE):用于代码编辑和开发。
快速开始
本节指导您从源代码构建 Isaac Sim。
1. 克隆仓库
bash git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacSim.git isaacsim cd isaacsim git lfs install git lfs pull
2. 构建
运行以下命令以启动配置向导:
Linux:
在构建之前,请使用以下命令确认正在使用 GCC/G++ 11:
bash gcc --version g++ --version
bash ./build.sh
Windows:
⚠️ Windows 路径长度限制 Windows 的路径长度限制为 260 个字符。如果遇到与缺少文件或其他构建错误相关的问题,请尝试将仓库移动到较短的路径。
powershell build.bat
3. 运行
⚠️ 启动时间 首次加载 Isaac Sim 可能需要几分钟时间,因为要加载和缓存扩展和着色器。后续启动时间应约为 10-30 秒,具体取决于硬件配置。
导航到对应平台的二进制目录并运行可执行文件。
Linux (x86_64):
bash cd _build/linux-x86_64/release ./isaac-sim.sh
Linux (aarch64):
bash cd _build/linux-aarch64/release ./isaac-sim.sh
Windows:
powershell cd _build/windows-x86_64/release isaac-sim.bat
注意:如果这是您首次构建 Isaac Sim,系统会提示您接受 Omniverse 许可条款。
高级构建选项
Isaac Sim 使用自定义构建系统,提供以下主要选项:
核心构建选项
-c, --clean:清理仓库后退出。-x, --rebuild:构建前清理仓库(完全重建)。-h, --help:显示所有可用的构建选项。
配置选项
--config [debug|release]:指定构建配置(默认:两者)。-d, --debug:仅构建 debug 配置。-r, --release:仅构建 release 配置。
高级选项
-j NUM_CORES, --jobs NUM_CORES:限制并行编译作业的数量。-v, --verbose:启用详细的构建输出。-q, --quiet:抑制构建输出。
构建步骤控制
--fetch-only:仅获取依赖项并停止。-g, --generate:生成项目、暂存文件并停止。-s, --stage:暂存文件,跳过生成步骤。-b, --build-only:仅执行构建步骤,跳过其他步骤。--post-build-only:仅执行构建后步骤。
使用
恭喜您成功安装 Isaac Sim!要开始使用 Isaac Sim,请按照这些快速教程 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/introduction/quickstart_index.html) 进行操作。更多信息,请访问我们的完整文档 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/index.html)。
故障排除
-
请参见常见问题 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/overview/faq_index.html)、故障排除 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/overview/troubleshooting.html) 和已知问题 (https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/overview/known_issues.html),获取常见问题、修复方法和解决方案。
-
在 Linux 上,如果构建时遇到网络连接问题(例如企业防火墙),请运行以下命令:
bash export http_proxy="http://{您的 IP 地址}:7890" export https_proxy="http://{您的 IP 地址}:7890"- 注意:仅当您启用了代理软件或处于企业防火墙后面时才应使用上述命令。端口 7890 应替换为代理软件设置的代理端口。
支持
- 请使用 GitHub Discussions (https://github.com/isaac-sim/IsaacSim/discussions) 讨论想法、提问和请求新功能。
- GitHub Issues (https://github.com/isaac-sim/IsaacSim/issues) 仅应用于跟踪范围明确、可交付成果清晰的可执行工作项。这些工作项包括修复错误、文档问题、新功能或一般更新。
联系 NVIDIA Omniverse 社区
您是否有想更广泛分享的项目或资源?我们很乐意听取您的意见!请通过 [email protected] 联系 NVIDIA Omniverse 社区团队,讨论您的工作更广泛传播的潜在机会。
许可证
许可条款见 许可证文件。
引用
要引用 Isaac Sim,请点击 Isaac Sim GitHub 仓库 (https://github.com/isaac-sim/IsaacSim) 首页右侧栏中的“Cite this repository”并选择列出的其中一个引用条目。
贡献
目前我们不支持直接的社区贡献。
相似文章
@seclink: 5. 机器人世界模型开源加速 - NVIDIA Cosmos 3 + Isaac GR00T:物理 AI 基础模型 - AGIBOT Genie Sim 3.0:首个完全开源的机器人仿真平台(代码+数据+资产全开源) - VLA(Visi…
机器人世界模型和仿真平台迎来开源加速:NVIDIA 推出 Cosmos 3 与 Isaac GR00T 物理 AI 基础模型,AGIBOT 发布 Genie Sim 3.0 全开源仿真平台,VLA 模型成为操作策略主流,整体降低了机器人领域的入门门槛。
@xiaohu: 这个牛P 解决了教机器人学习人类动作太费钱、太慢的问题 以往教机械臂抓东西,需要人工拿着手柄远程遥控(遥操作)成千上万个小时,成本极高。 Isaac让机器人看海量网上的普通视频就能学会技能 以往教机械臂抓东西,需要人工拿着手柄远程遥控(遥…
Isaac 0.5 是一个开源的AI模型,通过观看海量视频来教机器人学习动作,大幅降低了训练成本,效率提升210倍,并采用MoE架构。
@seclink: 机器人世界模型(全新维度,0 去重 = 全新信息) 核心项目: - Awesome-WAM(OpenMOSS):World Action Models 综合论文列表,含 DreamDojo(从人类视频学习的通用机器人世界模型) - awe…
介绍了两个机器人世界模型相关的项目:Awesome-WAM(OpenMOSS)收录了World Action Models和DreamDojo等论文;awesome-physical-ai整理了VLA模型、世界模型和具身基础模型论文合集(含NVIDIA Cosmos Predict2.5)。
@seclink: https://x.com/seclink/status/2067970118873993482
当前主流纯数据驱动机器人方案存在数据效率低、泛化性差的缺陷,新提出的神经符号物理智能范式将任务拆分为世界建模和规划两步,仅需1-10个演示即可学会新任务,泛化能力远超传统端到端方案,为通用机器人提供了更可靠的路径。
National Robotics Week — 最新物理AI研究、突破与资源
National Robotics Week 期间,NVIDIA 重点展示了其在物理AI和机器人领域的突破,宣布了多项新技术,包括用于自然语言指令理解的NVIDIA Isaac GR00T开源模型、用于合成数据生成的Cosmos世界模型、Newton 1.0物理引擎,以及借助Isaac Sim 6.0和Isaac Lab 3.0扩展的仿真能力,从而加速机器人从训练到现实部署的开发进程。