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用Isaac Lab玩转《 LeRobot 机械手臂训练》
本文要带着大家用 Isaac Lab 模拟 LeRobot 的 SO-101 机械手臂执行 “抓举积木” 的任务。 Gen Intel® Core™ i5-12500TE × 12 w/ 64GB 内存GPU/显存：NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti w/ 16GB 显存模拟器： NVIDIA Isaac Sim 5.0 （不需要 Assets ）+ Isaac Lab 2.2.0Python 版本：使用 conda 创建 3.11.13接下去就开始我们的操作步骤：1. 安装 IsaacLab截止目前（2025-08-20）为止的最新版本为 IsaacLab 2.2.0，下面是两个使用频率最高的资源：操作文档：https://isaac-sim.github.io/IsaacLab 玩转LeRobot机械手臂这里我们需要使用 https://github.com/MuammerBay/isaac_so_arm101 资源来做示范，这是个结合 IsaacLab 与 LeRobot 的
3.6K04编辑于 2025-08-20- 来自专栏GPUS开发者
NVIDIA 发布Isaac Sim 5.0与Isaac Lab 2.2：推动机器人开发的革命性升级
在2025年台北国际电脑展（COMPUTEX）上，NVIDIA 宣布对其机器人仿真应用程序Isaac Sim 和机器人学习框架Isaac Lab进行重大升级，旨在加速全形态机器人的开发进程。 Isaac Lab 2.2：机器人学习的效率跃升 GR00T N 系列模型的基准测试体系 作为 NVIDIA 机器人基础模型（RFM）的核心，GR00T N 系列模型（如 N1）首次在 Isaac Lab Omniverse Fabric 的性能优化 借助 Omniverse Fabric 库，Isaac Lab 实现了场景数据的高性能查询与传输。 生态落地：从人形机器人到工业自动化 当前，Agility Robotics、Boston Dynamics、Fourier 等头部人形机器人厂商已采用Isaac Sim/ Lab 进行仿真验证。 未来展望：物理智能的全栈布局 Isaac Sim 5.0 与 Isaac Lab 2.2 的发布，标志着 NVIDIA 在机器人领域从 “工具提供” 向 “生态构建” 的战略升级。
2.1K10编辑于 2025-05-21 - 来自专栏Nvidia Isaac机器人
腾讯云一键搭建Nvidia Isaac Sim+Lab+GR00T环境
四、云应用中创建Isaac Sim+Lab+GR00T环境 4.1 访问云应用页面 访问腾讯云的云应用地址https://app.cloud.tencent.com/detail/SPU_BHFAAGIBBH4168 直达“The NVIDIA Isaac™ platform”商品。 如果只用到Sim+Lab可以选用T4、A10、V100机型。如果用到GR00T N1-2B模型建议选择A10。 可选步骤：选择已有VPC和安全组的话，可以参考下述链接创建。 Isaac Sim仿真工具需要用VNC图形化方式进行访问。 粘贴上一步重置的登录密码。 确定后，登录到实例中。 云服务器流量计费说明参考https://cloud.tencent.com/document/product/213/113026 2、如果只是用到Sim+Lab则推荐使用T4机型，相比更便宜点。
2K52编辑于 2026-01-08 - 来自专栏Nvidia Isaac机器人
腾讯云一键创建NVIDIA Isaac Sim 5.1.0 and Lab 2.3.1仿真环境
一、亮点介绍 【省事】一键部署，环境高度集成，无需额外配置；支持多地域；为您机器人学习扫除拦路虎； 【省心】云应用直观而全面管理应用，最快四步完成Isaac Sim仿真环境创建； 【省钱】内置178G数据集 2.2 访问云应用NVIDIA Isaac Sim™ 5.1.0 and Lab 2.3.1 应用购买方法介绍： 直接访问应用详情页面，NVIDIA Isaac Sim 5.1.0 and Lab 2.3.1 /isaac-sim.sh 具体如下： 观察终端命令行中无异常输出。 并提示：Isaac Sim Full App is loaded. Sim界面如下。 加载资产数据测试正常。 2.5.2 Lab强化学习Demo 需要注意的是Lab需要在conda环境下运行。 cd /data/Isaac-platform/IsaacLab/ . 2.5.2 Lab下DEMO演示 执行下述命令演示demo效果。 cd /data/Isaac-platform/IsaacLab .
59922编辑于 2026-01-07 用Isaac Lab导入厨房场景模拟SO101手臂拿橘子
如果您已经完成前面的《用Isaac Lab玩转 LeRobot 机械手臂训练》项目，在IsaacLab里面透过键盘去模拟 SO101机械手臂6个关节的操作，那么本项目将带您进一步透过 SO101 实体的leader手臂，在IsaacLab里面操控模拟器的follower手臂拿取橘子的实验（如下图），并且录制数据以及结合进行训练与推理，可以作为 Isaac 模拟环境与 SO101 手臂的一个结合演示 //github.com/LightwheelAI/leisaac 提供的开源仓内容，这里假设您已经安装好 IsaacSim 与 IsaacLab 的对应版本，如果还没安装这两个模拟器的话，请参考《用Isaac Lab玩转 LeRobot 机械手臂训练》项目，里面有完整的操作教程，这里不重复赘述。 模拟器： NVIDIA Isaac Sim 5.0 （不需要 Assets ）+ Isaac Lab 2.2.0Python 版本：使用 conda 创建 3.11.13LeRobot 手臂：SO-101
98920编辑于 2025-10-21- 来自专栏GoCoding
Isaac SDK & Sim 环境
其 Isaac SDK[2] 包括以下内容： Isaac Apps: 各种机器人应用示例，突出 Engine 特性或专注 GEM 功能 Isaac Engine: 一个软件框架，可轻松构建模块化的机器人应用 Isaac GEMs[3]: 感知、规划到驱动的模块化算法包，大多 GPU 加速 Isaac Sim[4]: Omniverse 平台上的机器人应用仿真工具包 参考 Isaac SDK Doc[5]。 更多 Isaac SDK总览[21] Isaac仿真平台搭建以及ROS试用教程[22] Ubuntu18.04安装ISAAC SIM，亲测成功[23] 脚注 [1]Isaac: https://developer.nvidia.com /isaac [2]Isaac SDK: https://developer.nvidia.com/isaac-sdk [3]Isaac GEMs: https://developer.nvidia.com /isaac-ros [4]Isaac Sim: https://developer.nvidia.com/isaac-sim [5]Isaac SDK Doc: https://docs.nvidia.com
1.3K20编辑于 2023-01-11 - 来自专栏GPUS开发者
手把手教你在 ASUS Ascent GX10 系统搭建 IsaacSim+IsaacLab 环境
本教程将聚焦于在 ASUS Ascent GX10设备（NVIDIA GB10系统）上从源码构建 Isaac Sim、搭建 Isaac Lab 强化学习实验环境，并通过运行样本 RL 训练任务验证安装有效性 Lab 第一步：安装Isaac Sim（按照以上步骤） 第二步：将Isaac Lab仓库克隆到您的工作区 git clone --recursive https://github.com/isaac-sim /IsaacLab cd IsaacLab 第三步：创建指向 Isaac Sim 安装目录的符号链接 在运行以下命令之前,请确保您已从 Isaac Sim 安装了 Isaac Sim。 ln -sfn "${ISAACSIM_PATH}" "${PWD}/_isaac_sim" ls -l "${PWD}/_isaac_sim/python.sh" 第四步：安装Isaac Lab . /isaaclab.sh --install 第五步：运行 Isaac Lab 并验证人形机器人强化学习训练. 使用提供的 Python 可执行文件启动 Isaac Lab。
11900编辑于 2026-01-27 - 来自专栏云深之无迹
Ubuntu18.04安装Nvidia Isaac
https://docs.nvidia.com/isaac/isaac/doc/setup.html 因为资料短缺，所以只有官网的文档，我写完以后就有文章啦！ https://developer.download.nvidia.cn/isaac/secure/2021.1/isaac-sim-assets-2021.1.1.zip? isaac/secure/2021.1/isaac-sim-assets 大概是这么个版本 ~/isaac/engine/$ . 可以下载先解压出来，等安装好研究 这个地方有两种编辑方式 然后安装的是时间很长： https://docs.nvidia.com/isaac/isaac/doc/getting_started.html 直接复制这个介绍了： 最新发布的 Isaac SDK（2021.1）预览了基于 Visual SLAM 的定位和机器人远程控制操作（Isaac RC）的新功能。
1.1K31编辑于 2022-02-09 - 来自专栏Nvidia Isaac机器人
腾讯云4090d下Isaac Sim 5.0.0入门使用手册
CVD-4090d-Isaac使用手册 1、 创建CVD桌面选择上海五区的GPU机器。几区是由子网决定的。比如此处选择上海五区的子网。选择“云桌面-图形G4_10核40G”。 提示Isaac Sim Full App is loaded。Sim界面如下，在书签页面能看到已内置的资产数据。 /isaac-sim.sh直到完成加载。加载一个资产效果如下：方法3，使用lab命令启动切换到/data/Isaac-platform/IsaacLab目录，执行命令加载一个demo演示。 Sim Binaries — Isaac Lab Documentationroot用户在Conda环境下，对应命令cd /data/Isaac-platform/IsaacLab. /isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Ant-v0或者cd /data/Isaac-platform
35110编辑于 2025-12-24 - 来自专栏GPUS开发者
NVIDIA发布的人形机器人 Project GR00T 基础模型究竟是啥？
开发者可以在Isaac Lab中进行模拟（这是Omniverse Isaac Sim的新应用，用于人形学习），在OSMO上进行训练（这是一个新的计算编排系统，用于扩展模型），并部署到Jetson Thor ，包括用于机器人学习的 Isaac Lab 和用于混合云工作流编排的NVIDIA OSMO，这些工具有助于开发 Project GR00T 和机器人基础模型。 使用Isaac Lab加速机器人学习 需要高级运动技能的机器人，无论是行走还是抓握，都需要在模拟环境中使用深度强化学习，并在虚拟环境中反复训练以学习技能。 作为 Isaac Gym 的继任者，Isaac Lab 受益于 NVIDIA Omniverse 技术，可完成基于物理、逼真、基于感知的强化学习任务。 Isaac Lab 是一个开源的、性能优化的应用程序，用于基于 Isaac Sim 平台构建的机器人学习。它集成了强化学习 API 和开发人员友好的任务框架。
1.4K10编辑于 2024-03-25 - 来自专栏GPUS开发者
NVIDIA Isaac平台为何能成为行业标杆？
-Isaac Lab（2022年）：基于Isaac Sim的强化学习研究工具包，简化RL实验流程。 -Isaac ORT（Open Robot Trainer）：开源强化学习训练框架，与Isaac Gym互补。 包括以下两部分： Isaac Sim模拟工具：帮助您在基于物理的虚拟环境中设计、模拟、测试和训练基于人工智能的机器人和自主机器 Isaac Lab实验室：这是基于Isaac Sim构建的轻量级的示例模拟环境 至于Isaac Gym的部分，我们访问https://developer.nvidia.com/isaac-gym 官网时出现“Deprecated（弃用）”的信息，请转向使用 Isaac Lab。 -Train部分：提供一套使用Replicator收集合成数据的工具，通过Omnigraph编排模拟环境，调整PhysX模拟参数以匹配现实，最后通过Isaac Lab的强化学习（RL）等各种方法训练控制代理
98500编辑于 2025-05-09 - 来自专栏GPUS开发者
Isaac Sim 5.0为何对GPU要求如此苛刻
Isaac Sim 5.0核心特性 1. 开放源代码架构 Isaac Sim 5.0最显著的进步是其开放源代码的架构设计。 与Isaac Lab的协同工作流 平台与NVIDIA Isaac Lab形成互补的机器人开发工具链： -Isaac Sim：用于高保真仿真、系统集成测试和合成数据生成 -Isaac Lab：专注于强化学习训练 ，提供优化的训练环境和基础设施 -策略迁移：在Isaac Lab中训练的策略可无缝迁移到Isaac Sim进行验证，再部署到真实机器人 3. 其与Isaac Lab的紧密集成形成了从算法开发到现实部署的完整工作流，显著降低了机器人系统的开发成本和风险。 对于任何从事机器人技术研发的个人或机构，掌握和利用Isaac Sim 5.0都将是保持竞争优势的关键。
93610编辑于 2025-07-08 - 来自专栏MixLab科技+设计实验室
AR lab & Design AI lab
更新下本实验室的两款开源工具箱的进展： 1 - AR lab 效果演示 ? 我一直有关注AR领域的创新，尤其是多屏联动、实时互动、图像分割算法等技术。
1.2K50发布于 2021-04-22 - 来自专栏Nvidia Isaac机器人
Isaac Sim 4.5版本下提示ModuleNotFoundError No module named omni.isaac.core问题
【问题现象：】使用腾讯云上Sim 4.5产品 时，用户反馈在 Script Editor 中执行以下语句会报错，提示缺少模块：import omni.isaac.core错误为：`ModuleNotFoundError : No module named 'omni.isaac.core'`【问题原因：】isaacsim 4.5 模块是isaacsim.core.api 不再的omni.isaac.core。 nvidia那边有更新导致，以前4.2老版本是 omni.isaac.core 用法。
36410编辑于 2025-11-06 - 来自专栏GPUS开发者
在腾讯云上部署Isaac Sim
要求 以下是在腾讯云上运行 NVIDIA Isaac Sim 的要求： 具有计算实例访问权限的腾讯云帐户，可以创建支持 GPU 的虚拟机。 选择“安全组”以确保 Isaac Sim 远程连接所需的所有端口均已打开。为了简单起见，您可以选择“打开所有端口”。实际操作时，为了确保安全，必须选择对外开放的端口。 笔记：这里要特别注意，必须确保Isaac Sim所需的所有端口都已打开并且安全。 10.对于“其他设置”，请创建用于SSH连接的密钥。您可以选择现有密钥，也可以创建新密钥。
75310编辑于 2025-06-12 - 来自专栏GPUS开发者
NVIDIA Isaac for Healthcare带你从零训出医疗机器人
在此背景下，NVIDIA Isaac for Healthcare专项课程应运而生，以全流程实操教学，助力开发者从零开始掌握医疗机器人训练核心能力。 对于已掌握Isaac Sim和Isaac Lab使用基础的开发者，可直接开启学习之旅；若你是机器人学新手，建议先完成机器人开发学习路径中Isaac Sim入门与Isaac Lab入门模块的学习，夯实基础后再深入本课程 技术支撑：Isaac Sim与Isaac Lab协同应对挑战 Isaac Sim与Isaac Lab的协同联动，为应对这些挑战提供了全方位支撑。 核心引擎：Isaac for Healthcare的全链路赋能 作为课程核心支撑的Isaac for Healthcare，更是将数字孪生与物理AI的力量深度融合，精准聚焦临床领域尚未满足的子任务自动化 本课程将重点围绕NVIDIA Isaac GR00T这一专为类人机器人设计的基础模型展开，通过微调GR00T N1，实现肝脏超声扫描任务的自主执行。
20221编辑于 2026-01-05 - 来自专栏Nvidia Isaac机器人
腾讯云CVD云桌面流畅使用Isaac Sim 5.0.0手册
资产数据存储路径：/data/Isaac-platform/sim5.0.0-assets在书签中有5.0版本的资产数据。 手动添加书签的方法如下，展开/data/Isaac-platform/sim5.0.0-assets目录直到5.0，鼠标右键选择“AddBookmark”。 切换到安装路径：/data/Isaac-platform切换到/data/Isaac-platform/isaacsim目录执行命令。./isaac-sim.sh弹出Sim界面。 方法3、通过lab的脚本来启动切换到/data/Isaac-platform/IsaacLab目录，执行命令加载一个demo演示。 /isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py--task=Isaac-Ant-v0或者cd/data/Isaac-platform
26510编辑于 2025-12-24 - 来自专栏ek1ng的技术小站
CSAPP lab
CSAPP学习过程 这篇文章主要记录CSAPP书和lab的学习过程，具体某个lab的踩坑过程会分别附单独链接，本文主要是记录漫长的学习过程以及方便想学但是尚未开始学习的同学参考，以下是github的lab image.png Todo Bilibili翻译课程 lecture 1-4 搭建实验环境 Data lab Bilibili翻译课程 lecture 5-9 Bomb lab Attack lab 前置材料 一本CSAPP CSAPP的bilibili翻译课程 实验材料 参考经验贴1 参考经验贴2 我想做些什么 开设这个仓库是想记录我做CSAPP的lab的过程，也顺便将踩坑过程分享，帮助后人少走弯路 学习过程（以Lab为单位总结） 简单查阅别的学习经验后，大多数人的分享都说看书再多遍也不如做lab学到的多，lab是课程的精髓，我已经粗略的学过编译原理，计算机组成原理和操作系统，所以我会比较快速的过一遍网课然后开始 lab，目标3个月完成大多数的lab（也许有一些实在不感兴趣的lab会跳过） Timeline 2022-03-30 完成Datalab 2022-03-28 完成实验环境搭建 2022-03-27 完成
1.2K10编辑于 2022-08-10 - 来自专栏GPUS开发者
先分清Isaac Sim和Isaac ROS的角色分工
其实这个疑问的背后，核心是对 Isaac Sim 与 Isaac ROS 的定位、协作关系，以及硬件适配要求不够清晰。 Isaac Sim 与 Isaac ROS 核心定位 首先，我们需要明确二者各自的核心定位 —— 它们虽同属 NVIDIA Isaac 机器人平台生态，但承担的角色截然不同，却又高度互补。 （这是我们在Jetson AGX Orin上安装Isaac Sim的效果） 机器人开发黄金搭档 从二者的协作关系来看，Isaac Sim 与 Isaac ROS 是 NVIDIA Isaac 平台中 “ Isaac Sim 与 Isaac ROS 协同应用案例：虚拟到真实的高效落地 NVIDIA 的 Isaac Sim（虚拟仿真平台）与 Isaac ROS（高性能运行时框架）以 “仿真验证 - 实际部署 人形机器人：运动技能虚拟迁移 人形机器人开发难度大，Isaac Sim 结合 Isaac Lab 框架，用强化学习训练 “上下楼梯” 等技能，通过 PhysX 5 引擎模拟物理参数，24 小时可完成 10
25610编辑于 2026-01-13 - 来自专栏mythsman的个人博客
Isaac64解密算法JNI的封装
而以 isaac 作为伪随机数生成器再结合 Vernam 或者 Vigenère 的加密方法就是 isaac 流加密算法。 由于业务需求，本次我们需要实现 ISAAC64位 的算法。 state; isaac_word result[ISAAC_WORDS]; memset((void *) state.m, 0, ISAAC_WORDS * sizeof(isaac_word isaac_refill(&state, result); } int decrypt_tbl_idx = ISAAC_WORDS * sizeof(isaac_word /build Scanning dependencies of target isaac [ 33%] Building C object CMakeFiles/isaac.dir/rand-isaac.c.o 参考资料 ISAAC Home Page ISAAC 多语言实现 ISAAC 在GNU中的实现
1.1K21编辑于 2022-11-14
腾讯云开发者
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