NVIDIA DGX Spark（Ubuntu24.04）安装isaacsim和isaaclab+ros2
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一、 isaacsim和isaaclab安装方式介绍
isaacsim和isaaclab有三种安装方法：源码编译，二进制编译，pip安装。
源码编译
会有非常非常非常多的bug，而且速度很慢，不建议尝试。
pip安装
速度最快，可参照我的这篇文章pip在NVIDIA DGX Spark（Ubuntu24.04）安装isaacsim和isaaclab，但前提是你不需要用到GPU跑代码。
否则在后面使用的时候会遇到一个问题：需要安装torch的版本是2.9.0（这个版本和电脑系统是兼容的），但是isaaclab匹配的torch版本是2.7.0，所以在装完torch安装isaaclab时会自动把torch的版本降为2.7.0，2.7.0的torch和cuda13是不兼容的，我想要降级cuda，发现ubuntu24.04只支持13及以上的cuda，所以想重装系统，但又无法安装ubuntu22.04。
二进制编译
这是本文要介绍的方法，安装速度复杂度介于源码和pip之间，不会产生torch版本的问题。
注意：
千万不要尝试重装系统！！！
千万不要尝试降级cuda！！！
否则机器会挂掉恢复出厂设置！！！
二、预编译二进制安装isaacsim+isaaclab
首先检查一下电脑型号，在终端输入
nvidia-smi NVIDIA DGX Spark（Ubuntu24.04）
注意，驱动是580.95.05，cuda版本是13，gpu为GB10。
1.安装isaacsim
在Linux系统上，在HOME处创建文件夹，命名为isaacsim
mkdir isaacsim 为避免每次都要找到并定位 Isaac Sim 安装目录的开销，将以下环境变量导出到终端:
# Isaac Sim root directoryexportISAACSIM_PATH="${HOME}/isaacsim"# Isaac Sim python executableexportISAACSIM_PYTHON_EXE="${ISAACSIM_PATH}/python.sh"检查仿真器是否正常运行:
# note: you can pass the argument "--help" to see all arguments possible.${ISAACSIM_PATH}/isaac-sim.sh 2.安装isaaclab
将Isaac Lab库克隆到你项目的工作空间:
git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git 在已安装的Isaac Sim根目录和Isaac Lab目录的 _isaac_sim 之间建立符号链接。这样做方便了索引Python模块并查找与Isaac Sim一起提供的扩展。
# enter the cloned repositorycd IsaacLab # create a symbolic linkln -s ${ISAACSIM_PATH} _isaac_sim # For example:# Option 1: If pre-built binaries were installed:# ln -s ${HOME}/isaacsim _isaac_sim## Option 2: If Isaac Sim was built from source:# ln -s ${HOME}/IsaacSim/_build/linux-x86_64/release _isaac_sim3.为isaaclab配置python环境
虽然此步是可选的，但仍旧建议使用conda为isaaclab创建单独的环境，防止与电脑上其他项目发生冲突。
3.1下载miniconda
通过该链接下载miniconda：miniconda下载链接
选择64-Bit（AWS Gravition2 / ARM64)Installer进行下载。
下载后获得.deb文件，在“下载”打开终端，输入命令：
sudo dpkg -i （安装包名）.deb 进行解压（输入包名称前几个字母按Tab补全很方便），安装。一路yes，enter即可。在最后：是否初始化Miniconda，输入yes将Miniconda添加到PATH环境变量中，然后source一下使之生效。
source ~/.bashrc 检验是否安装成功：
conda --version 输出版本则安装成功。
创建环境的名称为env_isaaclab：
./isaaclab.sh --conda # or "./isaaclab.sh -c"激活环境
# Activate environment conda activate env_isaaclab 运行安装命令，遍历 source 目录中的所有扩展，同时使用带有 --editable 标志的pip进行安装:
./isaaclab.sh --install # or "./isaaclab.sh -i"最后source一下，在当前终端中激活 Isaac Sim 的 Conda 运行环境，让你能正常启动和使用 Isaac Sim：
source _isaac_sim/setup_conda_env.sh 3.2验证 Isaac Lab 安装
要验证安装是否成功，请从存储库顶部运行以下命令:
# Option 1: Using the isaaclab.sh executable# note: this works for both the bundled python and the virtual environment ./isaaclab.sh -p scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py # Option 2: Using python in your virtual environment python scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py 上述命令应该启动仿真器，并显示具有黑色视口的窗口。可以通过在终端上按 Ctrl+C 来退出脚本。
3.3可能遇到的问题
注意：
这是在配置 CUDA 开发环境，让 PyTorch 和 Triton 能正确使用你电脑上的 NVIDIA GPU 进行加速计算。
exportTORCH_CUDA_ARCH_LIST=12.1a # Spark 12.1, 12.0f, 12.1aexportTRITON_PTXAS_PATH=/usr/local/cuda/bin/ptxas exportPATH=/usr/local/cuda/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATHissue帮助 ，可能的issue帮助，里面提到，源码，切 release/2.3.0 ，编译。
我们不要去管系统的cuda13，nvcc 13，装torch就只管那个python依赖包cudatookkit 或者nv-cuda之类的。
不要管箭头那里，只管虚拟环境（上图为uv做版本控制的情况）。
三、安装ros2
与NVIDIA DGX Spark适配的ros的版本是ros2 jazzy，这里可以直接通过鱼香ros安装，人家写的很好，选择对应版本安装就行。鱼香ros一键安装。
完结撒花🎉
