RoboTwin 双臂机器人基准平台完整配置指南
RoboTwin 是一个基于数字孪生技术的双臂机器人基准测试平台，主要面向机器人研究和算法开发人员。该项目通过生成机器人的数字副本，能够模拟真实世界中的操作场景，为各种机器人算法提供统一的评测标准。
主要技术特色：
- 数字孪生技术：创建高精度机器人虚拟模型
- 双臂机器人仿真：支持复杂操作任务测试
- 基准测试平台：提供标准化性能评估指标
- 深度学习集成：支持 PyTorch 框架的算法部署
环境准备与系统要求
在开始安装之前，请确保您的系统满足以下基本要求：
硬件要求：
- GPU：支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡（推荐 RTX 2060 以上）
- 内存：8GB 以上
- 存储：至少 20GB 可用空间
软件要求：
- 操作系统：Ubuntu 18.04/20.04
- Python 版本：Python 3.6+
- CUDA：与 GPU 兼容的版本
一键安装配置步骤
第一步：获取项目代码
首先，通过以下命令获取 RoboTwin 项目的完整代码：
git clone <project_repository_url>
cd RoboTwin
第二步：创建虚拟环境
为项目创建独立的 Python 虚拟环境，避免依赖冲突：
python3 -m venv robotwin-env
source robotwin-env/bin/activate
第三步：安装核心依赖
激活虚拟环境后，安装项目所需的所有 Python 包：
pip install -r requirements.txt
第四步：配置机器人操作系统
如果您尚未安装 ROS，请根据您的 Ubuntu 版本安装对应的 ROS 发行版。RoboTwin 项目深度集成了 ROS 框架，这是机器人控制的核心组件。
第五步：环境验证与测试
完成所有安装后，运行简单的验证命令来确认环境配置正确：
bash run_task.sh block_hammer_beat 0
这个命令将启动一个示例任务，其中 block_hammer_beat 是任务名称，0 表示使用第一个 GPU。
实用配置技巧与优化建议
性能优化配置：
- 根据您的 GPU 显存大小调整 batch size 参数
- 合理设置仿真步长以获得最佳性能
- 配置合适的摄像头参数以匹配您的硬件设备
开发环境建议：
- 使用支持 ROS 的 IDE（如 VSCode + ROS 插件）
- 配置合适的调试工具以便于算法开发
- 定期更新依赖包以获得最新功能
快速开始您的第一个机器人任务
完成所有配置后，您就可以开始使用 RoboTwin 进行机器人算法测试了。平台提供了多种预设任务场景，您可以根据自己的研究需求选择合适的任务类型。
常用任务类型包括：
