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docs: 整理 Isaac 本地与云端部署教程
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‎10-具身智能其他仿真工具及仿真前沿/01Isaac-sim5.0安装/isaac-sim安装.md‎

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# Isaac Sim 安装说明
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本页保留为历史链接兼容入口。Isaac Sim 5.x 的安装方式已经合并到新的 Isaac 专题教程：
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- [Isaac Sim 本地与云端配置教程](../01Isaac部署与GR00T实践/01Isaac-Sim本地与云端配置.md)
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如果大家是为了复现旧版 GR00T 云端流程，请继续阅读：
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- [阿里云部署 Isaac Lab + GR00T 完整教程](../01Isaac部署与GR00T实践/02阿里云部署Isaac-Lab-GR00T完整教程.md)

‎10-具身智能其他仿真工具及仿真前沿/01Isaac部署与GR00T实践/00Isaac部署导览.md‎

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# Isaac Sim、Isaac Lab 与 GR00T 部署导览
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本目录把 Isaac 相关内容集中到同一个入口，避免大家在“本地安装”“云服务器部署”“Isaac Lab”“GR00T”几个文档之间来回跳转。实际复刻时，本地工作站、学校服务器和阿里云 GPU 实例的核心差别并不在 Isaac 命令本身，而在 GPU 驱动、显存、远程桌面、Docker 权限和磁盘空间。
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如果只是想在自己的 Windows 电脑上先跑起来，优先看本目录的本地与云端配置教程；如果已经有云服务器，并且目标是复现 GR00T，再进入原有的阿里云实践文档。
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## 文档入口
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| 学习目标 | 推荐文档 |
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| --- | --- |
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| 本地 Windows 安装 Isaac Sim，先打开 GUI 并跑一个机器人场景 | [Isaac Sim 本地与云端配置教程](01Isaac-Sim本地与云端配置.md) |
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| Linux 工作站或云服务器安装 Isaac Sim，配置 Docker / 远程桌面 / Isaac Lab | [Isaac Sim 本地与云端配置教程](01Isaac-Sim本地与云端配置.md) |
13+
| 使用 micromamba、venv 或 pip 管理 Isaac Sim / Isaac Lab 环境 | [Isaac Sim 本地与云端配置教程](01Isaac-Sim本地与云端配置.md) |
14+
| 在阿里云 A10 实例上复现 Isaac Lab + GR00T 老版本链路 | [阿里云部署 Isaac Lab + GR00T 完整教程](02阿里云部署Isaac-Lab-GR00T完整教程.md) |
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| 直接阅读 GR00T 代码、数据格式、推理和微调说明 | [Isaac-GR00T 项目说明](../Isaac-GR00T/README.md) |
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## 推荐顺序
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刚接触 Isaac 的同学不要一开始就同时装 Isaac Sim、Isaac Lab、ROS2、GR00T 和 Docker。建议先完成一个最小闭环：确认 `nvidia-smi` 能看到 NVIDIA GPU，然后用 Workstation 或 pip 方式启动 Isaac Sim，再在 GUI 中创建一个 Simple Room 和 Franka 机械臂。这个闭环证明驱动、图形界面、Isaac 扩展和基础资产链路是通的。
20+
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当 Isaac Sim 可以稳定启动后，再根据目标选择后续路线。做强化学习或大规模并行任务的同学继续安装 Isaac Lab；做 ROS2 系统联调的同学再配置 ROS2 Bridge；做 GR00T 的同学进入原有云端教程或 GR00T 项目目录。这样每一步出问题时，排查范围更小。
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## 版本关系
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本文档主线采用 Isaac Sim 5.1 和 Isaac Lab 2.3.x 的官方安装方式。仓库中的阿里云 GR00T 教程为了保证历史可复现，锁定的是 Isaac Sim 4.2.0、Isaac Lab v1.4.1、GR00T N1.6、PyTorch 2.5.1 和 CUDA 12.1。两个路线不要混装在同一个 Python 环境里。
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原则上，Isaac Sim、Isaac Lab、PyTorch 和 GR00T 应该按项目拆环境。可以共享 NVIDIA 驱动、Docker 镜像层、pip/mamba 缓存、模型权重和数据目录，但不要把多个 Isaac 版本的 Python 包混在同一个 `site-packages` 中。

‎10-具身智能其他仿真工具及仿真前沿/01Isaac部署与GR00T实践/01Isaac-Sim本地与云端配置.md‎

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# Isaac Sim 本地与云端配置教程
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学完这一章后，大家可以判断自己的电脑或云服务器是否适合运行 Isaac Sim，并完成三类常见配置：Windows 本地工作站安装、Linux 工作站或云服务器安装、以及 micromamba/venv 方式的 Python 环境安装。本文还会说明 Isaac Lab 应该接在哪一步，以及什么时候才需要进入 GR00T 复现。
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5+
这里先给出核心判断：如果只是学习 Isaac Sim 的 GUI、机器人导入、传感器和基础场景，Windows 本地工作站完全可以作为入门环境；如果要跑 Isaac Lab 强化学习训练、Docker、远程桌面或多人复现，Linux 工作站和云 GPU 服务器更稳。云服务器和本地工作站的命令差别不大，本质区别是云服务器需要额外处理远程显示、端口、安全组和数据持久化。
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## 1. 先判断该选哪条安装路线
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| 场景 | 推荐路线 | 说明 |
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| --- | --- | --- |
11+
| Windows 电脑，只想先打开 Isaac Sim GUI 学习 | Workstation 安装包 | 最容易给初学者解释，直接启动 App Selector。 |
12+
| Windows 电脑，希望用 Python 环境管理 Isaac Sim | micromamba/venv + pip | 适合后续接 Isaac Lab，但安装包较大，首次拉取扩展较慢。 |
13+
| Ubuntu 工作站，有显示器 | Workstation 安装包或 pip | Workstation 更直观，pip 更利于和 Isaac Lab 组合。 |
14+
| Ubuntu 云服务器，没有显示器 | Docker 或 pip + 远程桌面/直播流 | 要额外处理 VNC、WebRTC、NICE DCV 或 X11。 |
15+
| 目标是 Isaac Lab 训练 | pip Isaac Sim + Isaac Lab 源码 | Isaac Lab 官方推荐先装 Isaac Sim pip 包，再装 Isaac Lab。 |
16+
| 目标是 GR00T 复现 | 先读版本声明，再进入 GR00T 教程 | GR00T 与 Isaac 的依赖很重，建议单独环境，不要和本地入门环境混用。 |
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Isaac Sim 是一个高保真仿真平台，不是普通 Python 小库。它依赖 NVIDIA RTX GPU、驱动、Omniverse Kit、PhysX、USD 资产、图形渲染和大量扩展。大家安装时不要只盯着 `pip install` 是否成功，更重要的是确认 GPU 驱动、显存、图形界面和扩展缓存都能正常工作。
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## 2. 硬件和系统要求
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根据 NVIDIA Isaac Sim 5.1 官方要求，x86_64 平台支持 Ubuntu 22.04/24.04 和 Windows 10/11。官方最低配置表中给出的内存是 32GB RAM，存储至少 50GB SSD，显卡侧重点是带 RT Core 的 NVIDIA RTX GPU。官方还提醒，复杂场景、传感器和大规模训练会继续增加 RAM 与 VRAM 需求，低于 16GB 显存的 GPU 可能无法运行复杂渲染场景。
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24+
这意味着，RTX 3060 Laptop 6GB 这类机器可以用于轻量学习和兼容性验证，但不适合作为复杂 Isaac Lab 训练、高清传感器、多机器人场景或 GR00T 大模型复现的主力环境。如果学习者不想租服务器，可以先在本机完成 GUI 和基础场景；等到需要训练、合成数据或大模型推理时，再切到云服务器。
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## 3. 安装前检查
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在 Windows PowerShell 中，先确认 NVIDIA 驱动、Python 和磁盘空间。Isaac Sim 5.x 的 pip 安装需要 Python 3.11；如果本机默认是 Python 3.12 或 3.10，请单独建环境，不要直接装进系统 Python。
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30+
```powershell
31+
nvidia-smi
32+
python --version
33+
python -m pip --version
34+
Get-PSDrive C
35+
```
36+
37+
如果准备走 pip 路线，还可以先检查 PyPI 和 NVIDIA PyPI 源是否能看到 Isaac Sim 包。这个命令只查询包索引，不会下载完整安装包。
38+
39+
```powershell
40+
python -m pip index versions isaacsim --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
41+
```
42+
43+
在 Linux 上，额外检查 GLIBC。Isaac Sim 5.x pip 包要求 GLIBC 2.35 或更高，Ubuntu 22.04 通常满足，Ubuntu 20.04 默认 GLIBC 2.31，不建议直接走 pip 路线。
44+
45+
```bash
46+
nvidia-smi
47+
python3 --version
48+
ldd --version
49+
df -h
50+
```
51+
52+
Checkpoint 1：如果 `nvidia-smi` 看不到 NVIDIA GPU，先不要继续安装 Isaac Sim。此时问题通常是显卡驱动、云服务器 GPU 实例规格、Docker GPU runtime 或远程桌面环境，而不是 Isaac Sim 本身。
53+
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## 4. Windows 本地 Workstation 安装
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Windows 初学者优先推荐 Workstation 安装包，因为它最接近普通桌面软件的使用方式。大家从 NVIDIA Isaac Sim 官方下载页下载 Windows x86_64 的 standalone 包，然后解压到一个短路径，例如 `C:\isaacsim`。短路径可以减少 Windows 长路径导致的安装和缓存问题。
57+
58+
```powershell
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mkdir C:\isaacsim
60+
cd $env:USERPROFILE\Downloads
61+
tar -xvzf "isaac-sim-standalone-5.1.0-windows-x86_64.zip" -C C:\isaacsim
62+
cd C:\isaacsim
63+
.\post_install.bat
64+
.\isaac-sim.selector.bat
65+
```
66+
67+
启动 App Selector 后，选择 Isaac Sim Full 并点击 START。第一次启动会预热 shader cache 并拉取扩展，空白窗口持续几分钟是正常现象。进入主界面后，建议先做最小图形验证：选择 `Create > Environment > Simple Room`，再选择 `Create > Robots > Franka Emika Panda Arm`，最后点击左侧播放按钮。如果场景能显示并运行，说明本地 GUI、渲染、基础资产和物理仿真链路已经打通。
68+
69+
Checkpoint 2：这个验证只证明 Isaac Sim 可以在本机打开并运行基础场景，不代表显存足够做大规模训练，也不代表 ROS2、Isaac Lab 或 GR00T 已经配置完成。
70+
71+
## 5. Windows micromamba / venv 安装
72+
73+
如果后续要接 Isaac Lab，或者希望把 Isaac Sim 当成 Python 包管理，可以使用 micromamba 或 venv。这里推荐单独创建 `env_isaacsim`，不要装进已经用于 LeRobot、OpenVLA、PyTorch 实验的环境。
74+
75+
```powershell
76+
micromamba create -n env_isaacsim python=3.11 -y
77+
micromamba activate env_isaacsim
78+
python -m pip install --upgrade pip
79+
python -m pip install "isaacsim[all,extscache]==5.1.0" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
80+
```
81+
82+
Isaac Sim 首次运行需要接受 NVIDIA Omniverse EULA。PowerShell 中可以临时设置环境变量：
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84+
```powershell
85+
$env:OMNI_KIT_ACCEPT_EULA="YES"
86+
isaacsim isaacsim.exp.compatibility_check
87+
isaacsim
88+
```
89+
90+
如果只是想先检查机器是否满足要求，可以先安装更小的兼容性检查 bundle：
91+
92+
```powershell
93+
python -m pip install "isaacsim[compatibility-check]==5.1.0" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
94+
$env:OMNI_KIT_ACCEPT_EULA="YES"
95+
isaacsim isaacsim.exp.compatibility_check
96+
```
97+
98+
Checkpoint 3：`isaacsim isaacsim.exp.compatibility_check` 会启动 Isaac Sim 兼容性检查应用。它比完整 GUI 更适合作为安装前体检，但它不能替代后续的完整场景验证。
99+
100+
## 6. Linux 工作站和云服务器安装
101+
102+
Linux 本地工作站可以直接使用 Workstation 安装包。流程和 Windows 类似，只是命令换成 shell：
103+
104+
```bash
105+
mkdir -p ~/isaacsim
106+
cd ~/Downloads
107+
unzip "isaac-sim-standalone-5.1.0-linux-x86_64.zip" -d ~/isaacsim
108+
cd ~/isaacsim
109+
./post_install.sh
110+
./isaac-sim.selector.sh
111+
```
112+
113+
如果是云服务器，通常没有物理显示器，Workstation GUI 需要配合 VNC、NICE DCV、X11 转发或 Isaac Sim Livestream。此时建议大家把“云服务器”和“本地 Linux 工作站”理解成同一套 Isaac 安装，只是云服务器多了远程显示和端口暴露问题。端口不要直接对公网开放，优先使用 SSH 隧道或云厂商安全组限制来源 IP。
114+
115+
如果走 pip 路线，Linux 命令如下：
116+
117+
```bash
118+
micromamba create -n env_isaacsim python=3.11 -y
119+
micromamba activate env_isaacsim
120+
python -m pip install --upgrade pip
121+
python -m pip install "isaacsim[all,extscache]==5.1.0" --extra-index-url https://pypi.nvidia.com
122+
export OMNI_KIT_ACCEPT_EULA=YES
123+
isaacsim isaacsim.exp.compatibility_check
124+
isaacsim
125+
```
126+
127+
如果 `ldd --version` 显示 GLIBC 低于 2.35，不要在旧系统上硬装 pip 版本。更稳妥的做法是换 Ubuntu 22.04/24.04，或者使用官方二进制安装包和容器路线。
128+
129+
## 7. Linux Docker 安装
130+
131+
Docker 更适合 Linux 云服务器、多人复现和环境隔离。NVIDIA 官方明确说明 Isaac Sim container 只支持 Linux。Windows 本地如果想用 Isaac Sim GUI，优先用 Workstation 或 pip，不建议把 Windows Docker 当作首选教学路线。
132+
133+
先安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit，然后验证容器内能看到 GPU：
134+
135+
```bash
136+
docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smi
137+
```
138+
139+
拉取 Isaac Sim 5.1 镜像：
140+
141+
```bash
142+
docker pull nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0
143+
```
144+
145+
建议给 Isaac Sim 缓存、日志和用户数据挂载独立目录，避免容器删除后缓存丢失：
146+
147+
```bash
148+
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/cache/main
149+
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/cache/computecache
150+
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/config
151+
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/data
152+
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/logs
153+
mkdir -p ~/docker/isaac-sim/pkg
154+
sudo chown -R 1234:1234 ~/docker/isaac-sim
155+
```
156+
157+
启动交互容器：
158+
159+
```bash
160+
docker run --name isaac-sim --entrypoint bash -it --gpus all --rm --network=host \
161+
-e "ACCEPT_EULA=Y" \
162+
-e "PRIVACY_CONSENT=Y" \
163+
-v ~/docker/isaac-sim/cache/main:/isaac-sim/.cache:rw \
164+
-v ~/docker/isaac-sim/cache/computecache:/isaac-sim/.nv/ComputeCache:rw \
165+
-v ~/docker/isaac-sim/logs:/isaac-sim/.nvidia-omniverse/logs:rw \
166+
-v ~/docker/isaac-sim/config:/isaac-sim/.nvidia-omniverse/config:rw \
167+
-v ~/docker/isaac-sim/data:/isaac-sim/.local/share/ov/data:rw \
168+
-v ~/docker/isaac-sim/pkg:/isaac-sim/.local/share/ov/pkg:rw \
169+
-u 1234:1234 \
170+
nvcr.io/nvidia/isaac-sim:5.1.0
171+
```
172+
173+
进入容器后先跑兼容性检查：
174+
175+
```bash
176+
./isaac-sim.compatibility_check.sh --/app/quitAfter=10 --no-window
177+
```
178+
179+
Checkpoint 4：如果这里看到系统检查通过，说明 Docker、NVIDIA Container Toolkit、GPU 驱动和 Isaac Sim 容器至少能在 headless 模式下工作。它仍然不等价于远程 GUI 或 Livestream 已经配置成功。
180+
181+
## 8. Isaac Lab 配置
182+
183+
Isaac Lab 是建立在 Isaac Sim 之上的机器人学习框架，适合强化学习、模仿学习、任务构建和并行仿真。推荐流程是先让 Isaac Sim 可以启动，再安装 Isaac Lab。不要在 Isaac Sim 还打不开时直接装 Isaac Lab，否则后续报错会很难定位。
184+
185+
以下命令以 Isaac Lab 2.3.x 和 Isaac Sim 5.1 为主线。建议大家进入 Isaac Lab 官方 release 页面确认当前版本对应的 Isaac Sim 版本，再决定是否升级。
186+
187+
```bash
188+
git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git
189+
cd IsaacLab
190+
git checkout v2.3.0
191+
```
192+
193+
Linux 上安装基础编译依赖，然后安装 Isaac Lab 扩展：
194+
195+
```bash
196+
sudo apt update
197+
sudo apt install -y cmake build-essential
198+
./isaaclab.sh --install
199+
./isaaclab.sh -p scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py
200+
```
201+
202+
Windows 上在已激活的 Isaac Python 环境中执行：
203+
204+
```powershell
205+
isaaclab.bat --install
206+
isaaclab.bat -p scripts\tutorials\00_sim\create_empty.py
207+
```
208+
209+
官方验证脚本会启动一个黑色 viewport 的空场景。这个结果看起来很简单，但它证明 Isaac Lab 可以调用当前 Python 环境、找到 Isaac Sim、加载基础扩展并打开仿真应用。
210+
211+
## 9. ROS2 集成怎么选
212+
213+
Isaac Sim 5.1 支持 ROS2 Humble 和 Jazzy。Ubuntu 22.04 推荐 Humble，Ubuntu 24.04 推荐 Jazzy；Windows 10/11 场景下，官方文档建议 ROS2 Humble 通过 WSL 使用。
214+
215+
初学者不建议把 ROS2 和 Isaac Sim 安装放在第一天一起做。更稳的顺序是先打开 Isaac Sim，再安装 ROS2，再启用 ROS2 Bridge。默认消息类型如 `std_msgs`、`geometry_msgs`、`nav_msgs` 通常比较容易跑通；如果需要自定义 ROS2 interface，需要同时考虑 Isaac Sim Python 3.11 和系统 ROS Python 版本之间的兼容关系。
216+
217+
## 10. 什么时候进入 GR00T 教程
218+
219+
GR00T 不是 Isaac Sim 的入门配置，而是更靠后的机器人基础模型实践。仓库中的 [阿里云部署 Isaac Lab + GR00T 完整教程](02阿里云部署Isaac-Lab-GR00T完整教程.md) 已经锁定了一套历史可复现版本：Isaac Sim 4.2.0、Isaac Lab v1.4.1、GR00T N1.6、PyTorch 2.5.1 和 CUDA 12.1。这个版本组合与本文的 Isaac Sim 5.1 主线不同。
220+
221+
如果大家只是本地学习 Isaac Sim，不需要立刻装 GR00T。如果目标是复现 GR00T，建议单独开一个云服务器或单独环境，按照原教程版本执行，不要把 GR00T 依赖安装进 `env_isaacsim`。这样做可以避免 PyTorch、CUDA、transformers、flash-attn 和 Isaac 扩展互相污染。
222+
223+
## 11. 常见问题
224+
225+
Isaac Sim 安装失败时，先按层排查。第一层是硬件和驱动：`nvidia-smi` 是否正常，驱动是否足够新，GPU 是否有 RT Core，显存是否过低。第二层是系统：Windows 是否开启长路径支持，Linux GLIBC 是否满足 pip 包要求，磁盘是否至少预留几十 GB。第三层才是 Python：是否使用 Python 3.11，是否把 Isaac 装进了干净环境，是否使用了 NVIDIA PyPI 源。
226+
227+
如果首次启动很慢，不要马上关闭窗口。Isaac Sim 第一次启动会拉取扩展、编译 shader cache 和初始化用户配置，5 到 10 分钟都可能是正常现象。只有当日志明确显示驱动错误、扩展下载失败、EULA 未接受或进程崩溃时，才按错误信息处理。
228+
229+
如果 Windows 上 pip 安装报路径过长，先开启长路径支持，或者改用更短的环境路径。Workstation 安装时也建议使用 `C:\isaacsim` 这种短路径，而不是层级很深的个人文档目录。
230+
231+
如果云服务器上 GUI 打不开，先区分 Isaac 是否能 headless 启动。如果兼容性检查能通过，问题多半在 VNC、WebRTC、DISPLAY、Xauthority 或安全组端口，而不是 Isaac Sim 本体。此时可以先用容器 headless 命令验证，再处理远程显示。
232+
233+
## 12. 本教程的轻量验证记录
234+
235+
本文没有在本仓库机器上完整下载 40GB 级 Isaac Sim 安装包，因为这会产生较大的时间和磁盘成本。已完成的轻量验证包括：本机 `nvidia-smi` 可识别 NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU，驱动版本 581.95，显存 6144 MiB；当前 Python 为 3.11.15；micromamba 版本为 2.3.0；通过 PyPI 与 NVIDIA PyPI 索引可查询到 `isaacsim` 的 5.1.0.0 和 5.0.0.0 包版本。
236+
237+
这组验证证明本机具备最基本的 NVIDIA 驱动、Python 3.11 和包索引访问条件，但不证明本机 6GB 显存足够运行复杂 Isaac 场景。真正交付给学习者时，仍建议按本文 Checkpoint 逐步确认。
238+
239+
## 参考资料
240+
241+
- [NVIDIA Isaac Sim 5.1 Installation](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/index.html)
242+
- [NVIDIA Isaac Sim 5.1 Requirements](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/requirements.html)
243+
- [NVIDIA Isaac Sim 5.1 Workstation Installation](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/install_workstation.html)
244+
- [NVIDIA Isaac Sim 5.1 Python Environment Installation](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/install_python.html)
245+
- [NVIDIA Isaac Sim 5.1 Container Installation](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/install_container.html)
246+
- [NVIDIA Isaac Sim 5.1 ROS 2 Installation](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/installation/install_ros.html)
247+
- [Isaac Lab 2.3 Installation using Isaac Sim Pip Package](https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/v2.3.0/source/setup/installation/pip_installation.html)

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