本翻译项目不属于 NVIDIA 或 IsaacLab 官方文档，由 范子琦 提供中文翻译，仅供学习交流使用，禁止转载或用于商业用途。详情请查看 关于翻译 章节。 官方文档引入了版本系统，可以查看历史版本的文档。译者精力有限，故不提供历史版本翻译，本站只同步更新main分支的文档。 由于1.x.x与2.2.0API差异较大，故本站保留了一版1.x.x版本的文档(不一定是最新的1.4.1，但不会差很多)，可以通过 https://docs.robotsfan.com/isaaclab_v1 访问。 如果您需要基于IsaacLab开发您自己的独立拓展项目，请参考 robot_lab 项目。 如果您想将IsaacLab训练的模型部署到实际机器人上或在Gazebo/MuJoCo中仿真，请参考 rl_sar 项目。 Isaac Lab 是一个统一的、模块化的机器人学习框架，旨在简化机器人研究中的常见工作流程（如强化学习、从示范中学习和运动规划）。它构建在 NVIDIA Isaac Sim 之上，以利用最新的仿真能力以用于逼真的场景和快速高效的仿真。 模块化 : 轻松定制并添加新的环境、机器人和传感器。 模块化 : 轻松定制并添加新的环境、机器人和传感器。 灵活性 : 适应社区的不断变化需求。 灵活性 : 适应社区的不断变化需求。 开放性 : 保持开源，允许社区贡献和扩展该框架。 开放性 : 保持开源，允许社区贡献和扩展该框架。 功能齐全 : 包括多种环境、传感器和任务，可供直接使用。 功能齐全 : 包括多种环境、传感器和任务，可供直接使用。 Isaac Lab 中提供的主要功能包括由 PhysX 提供的快速准确的物理仿真，用于矢量化渲染的分块渲染 API，用于改善鲁棒性和适应性的域随机化，以及支持在云端运行的功能。 另外，Isaac Lab 提供多种环境，并且我们正在积极地努力添加更多环境到列表中。这些环境包括经典控制任务、固定机械臂和灵巧操纵任务、足式运动任务和导航任务。完整列表可在 环境 部分找到。 Isaac lab平台开发时配备了特定的机器人资产，这些资产现在​**​已内置集成**​​在平台中，随时可以开始学习！这些机器人包括... 经典 Cartpole, Humanoid, Ant 经典 Cartpole, Humanoid, Ant 固定机械臂和机械手 : UR10, Franka, Allegro, Shadow Hand 固定机械臂和机械手 : UR10, Franka, Allegro, Shadow Hand 四足机器人 : Anybotics Anymal-B, Anymal-C, Anymal-D, Unitree A1, Unitree Go1, Unitree Go2, Boston Dynamics Spot 四足机器人 : Anybotics Anymal-B, Anymal-C, Anymal-D, Unitree A1, Unitree Go1, Unitree Go2, Boston Dynamics Spot 人型机器人 : Unitree H1, Unitree G1 人型机器人 : Unitree H1, Unitree G1 四轴飞行器 : Crazyflie 四轴飞行器 : Crazyflie 平台还设计了可以让您添加自己的机器人！具体操作方法请参阅 操作指南 部分。 有关该框架的更多信息，请参阅 技术报告 [ MRT+25 ] 。有关 NVIDIA Isaac 生态系统的阐述，请查看 Isaac Lab 生态系统 部分。 Isaac Lab 框架在 BSD-3-Clause 许可下开源，其中某些部分在 Apache-2.0 许可下开源。请参阅 许可证 以获取更多详细信息。 如果您在研究中使用Isaac Lab，请引用我们的技术报告： Isaac Lab 的开发起源于 Orbit 框架。我们衷心感谢 Orbit 的作者们所做的奠基性贡献。 建立自己的项目或任务 创建新项目或任务 项目结构 演练 环境设计背景 类和配置 环境设计 训练 Jetbot: 基准真相 探索 RL 问题

训练 Jetbot: 基准真相 教程 创建一个空场景 生成基本物体到场景中 深入了解AppLauncher 将新机器人添加到 Isaac Lab 与刚性物体交互 与关节交互 与可变形对象交互 与表面夹爪互动 使用交互式场景 创建基于管理器的基础环境 创建基于管理器的强化学习环境 创建直接工作流RL环境 注册环境 与 RL Agent 进行训练 配置一个RL Agent 修改现有的 Direct RL 环境 USD 环境中的策略推理 向机器人添加传感器 使用任务空间控制器 使用运动空间控制器 深入了解AppLauncher 将新机器人添加到 Isaac Lab 与 RL Agent 进行训练 修改现有的 Direct RL 环境 操作指南 导入新资产 编写资产配置 使仿真中的物理基本体固定 生成多个资产 保存渲染图像和3D重投影 找出你应该用多少/什么相机训练 配置渲染设置 创建可视化标记 包装环境 添加您自己的学习库 录制仿真动画 在训练期间录制视频剪辑 Curriculum 工具 掌握机器人的 Omniverse 设置 CloudXR 远程操作 设置 Haply 远程操作 仿真性能和调优 优化场景创建 找出你应该用多少/什么相机训练 掌握机器人的 Omniverse 设置 CloudXR 远程操作 开发者指南 在使用Visual Studio Code前的设置 配置 Python 解释器 设置格式化和代码检查 存储库组织 扩展开发 在使用Visual Studio Code前的设置 核心概念 任务设计工作流程 执行器 传感器 相机 接触传感器 坐标变换器 惯性测量单元 (IMU) 射线投射器 视触觉传感器 运动生成器 传感器 相机 接触传感器 坐标变换器 惯性测量单元 (IMU) 射线投射器 视触觉传感器 强化学习 强化学习脚本 强化学习库比较 性能基准 调试和训练指南 模仿学习 ​​Isaac Lab Mimic 中的遥操作与模仿学习​ 增强模仿学习 自动生成演示的SkillGen ​​Isaac Lab Mimic 中的遥操作与模仿学习​ 自动生成演示的SkillGen Hydra 配置系统 修改高级参数 修改高级参数 多GPU和多节点训练 多GPU训练 多节点训练 基于人群的训练 PBT 的作用 领导者/表现不佳者选择 突变（超参数） 示例配置 启动PBT 提示 训练示例 参考文献 分块渲染 平铺渲染 标注者 RGB 和 RGBA 深度和距离 法线 运动向量 语义分割 实例 ID 分割 Ray作业调度和调优 概述 基于 Docker 的本地快速启动 远程集群 基于 Docker 的本地快速启动 Newton Physics集成 安装 安装 测试安装 Isaac Lab 3.0 Beta 训练环境 可视化 概述 快速开始 可视化器后端 性能说明 限制 限制 求解器过渡 Sim-to-Sim 策略转移 概览 Sim-to-Real 策略转移 要求 1. 训练教师策略 2. 蒸馏学生策略 (移除特权项) 3. 使用 RL 微调学生策略 Isaac Lab 3.0 Beta 可视化 概述 快速开始 可视化器后端 性能说明 限制 Sim-to-Sim 策略转移 概览 Sim-to-Real 策略转移 要求 1. 训练教师策略 2. 蒸馏学生策略 (移除特权项) 3. 使用 RL 微调学生策略 2. 蒸馏学生策略 (移除特权项) 3. 使用 RL 微调学生策略 Isaac Lab 训练策略的仿真到现实部署 从IsaacGymEnvs迁移 从OmniIsaacGymEnvs迁移 迁移指南（Isaac Sim）