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NVIDIA Isaac Sim是一款基于 NVIDIA Omniverse 構建的參考應用，使開發者能夠在基于物理的虛擬環境中模擬和測試 AI 驅動的機器人開發解決方案。NVIDIA Isaac Lab是一個適用于機器人學習的開源模塊化框架，其模塊化高保真仿真適用于各種訓練環境，Isaac Lab 同時支持模仿學習（模仿人類）和強化學習（在嘗試和錯誤中進行學習），為所有機器人具身提供了靈活的訓練方法。它能夠為各種訓練場景提供用戶友好的環境，幫助增加或更新機器人技能。

在上一篇的機器人仿真教程里，我們教大家如何安裝 Isaac Sim 4.5.0 以及 Isaac Lab 2.0，本篇教程將帶大家了解Isaac Lab 2.0 的可用環境以及如何使用強化學習腳本進行配置。

一、Isaac Sim 預置資產庫

Isaac Sim 中提供了豐富的預置資產庫，這些資產是構建機器人仿真場景的基石。所有資產均經過物理屬性優化，可直接用于高精度仿真。

我們可以在 Isaac Sim 窗口下方的“Isaac Sim Assets[Beta]”菜單欄進行查看，資產會在線加載并提供預覽。

二、Isaac Lab 強化學習環境

Isaac Lab 提供了開箱即用的強化學習環境，可與 Isaac Sim 資產庫深度集成。

Single-agent 環境列表

首先，在 Isaac Lab 文件夾運行以下腳本，將會列出最新的可用環境列表。

./isaaclab.sh -p scripts/environments/list_envs.py

Isaac Lab 提供 7 類強化學習環境，涵蓋從基礎控制到復雜工業場景的全方位需求：

2025 麗臺（上海）信息科技有限公司

本圖表由麗臺科技制作，如果您有任何疑問或需要使用，

請聯系麗臺科技

Comprehensive List of Environments

Comprehensive List of Environments 是 Isaac Lab 環境與推理任務的官方對照表，主要解決以下問題：

訓練與推理環境分離：部分環境在訓練和推理階段需要不同的配置（如關閉隨機擾動、固定目標位置等）

框架兼容性指引：明確每個環境支持的強化學習框架（RL-Games/RSL-RL/SKRL/SB3）及推薦算法

版本控制：確保訓練完成的模型能夠無縫部署到推理環境

具體每個類別所對應的環境 ID 可以在官網詳細獲取：

https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/main/source/overview/environments.html

（復制鏈接至瀏覽器打開）

三、Isaac Lab 強化學習腳本實操

Isaac Lab 提供 30 多個即用型訓練環境，支持 RL-Games、RSL-RL、SKRL 和 Stable-Baselines3 等主流強化學習框架，同時支持多智能體強化學習。

提示：

以上強化學習框架均已在安裝 Isaac Lab 時一并安裝，如果只想安裝特定框架，可以將框架的名稱作為參數傳遞。比如：

./isaaclab.sh -i rl_games

./isaaclab.sh -i rsl_rl

./isaaclab.sh -i skrl

./isaaclab.sh -i sb3

基本流程

1. 關鍵參數說明：

--headless：不進行渲染顯示，顯卡性能集中提升訓練速度

--num_envs：根據 GPU 顯存調整（NVIDIA RTX 5880 Ada 建議 128）

--video_length：控制視頻時長（默認 200 幀）

2. 所有強化學習框架在 Isaac Lab 中遵循標準化命令格式：

# 1安裝框架依賴 
./isaaclab.sh -i {框架名} 


# 2啟動訓練任務 
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/{框架名}/train.py  
  --task {環境ID}  
  --headless      # 無GUI模式 
  --num_envs {并行數} # 建議值：32-128 


# 3模型驗證與可視化 
./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/{框架名}/play.py  
  --task {推理環境ID} # 使用Inference Task Name 
  --checkpoint /path/to/model  
  --video       # 錄制視頻（需ffmpeg）


# 4使用TensorBoard監控與日志分析
./isaaclab.sh -p -m tensorboard.main --logdir=logs

實操演示

我們本次以 Isaac-Velocity-Rough-G1-v0 為例運行 Demo，通過 Comprehensive List of Environments 可以查詢到該環境支持 rsl_rl (PPO)、skrl (PPO) 框架。

1. 使用 RSL-RL 進行訓練：

./isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py
--tasklsaac-Velocity-Rough-G1-v0 
--headless
--numenvs128
--maxiterations100
--experimentname g1 rough

2. 進行實時渲染測試查看效果：

./isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/play.py
--taskIsaac-Velocity-Rough-G1-Play-v0
--checkpointlogs/rsl_rl/g1_rough/2025-07-01_16-08-48/model_99.pt
--real-time
--num_envs4

3. 使用 TensorBoard 監控與日志分析：

./isaaclab.sh -p -m tensorboard.main --logdir=logs

4. 最后還可以進行視頻錄制，具體命令參數如下：

./isaaclab.sh-pscripts/reinforcement_learning/rsl_rl/play.py 
--taskIsaac-Velocity-Rough-G1-Play-v0 
--checkpointlogs/rsl_rl/g1_rough/2025-07-01_16-08-48/model_99.pt 
--headless
--video
--video_length500

5. 錄制完成后可在對應 log 目錄下查看：