在 Go2 机器人的 RL 开发中，环境配置、模型训练、效果验证与策略部署的实操步骤是核心环节。本文基于宇树科技官方文档及开源资源，以 Isaac Gym 和 Isaac Lab 两大主流仿真平台为核心，提供从环境搭建到实物部署的全流程操作步骤，覆盖关键命令与参数配置，帮助开发者快速落地 RL 开发。
一、基础准备：硬件与系统要求
在开始操作前，需确保硬件与系统满足 RL 开发的基础需求，避免后续因配置不足导致训练中断或性能瓶颈。
| 类别 | 具体要求 | 说明 |
|---|---|---|
| 显卡 | NVIDIA RTX 系列（显存≥8GB） | 需支持 CUDA 加速，Isaac Gym/Isaac Lab 均依赖 GPU 进行仿真与训练 |
| 操作系统 | Ubuntu 18.04/20.04/22.04 | 推荐 20.04 版本，兼容性最佳，避免使用 Windows 系统（部分依赖不支持） |
| 显卡驱动 | 525 版本及以上 | 需与 CUDA 版本匹配（如 CUDA 11.3 对应驱动≥465.19.01，CUDA 11.8 对应驱动≥520.61.05） |
| 软件依赖 | Conda（Python 包管理） | 用于创建独立虚拟环境，避免依赖冲突 |
二、基于 Isaac Gym 的 Go2 RL 开发实操（官方推荐）
Isaac Gym 是宇树科技官方文档指定的仿真平台，适合快速实现基础 RL 任务（如行走、避障），操作步骤如下：
（一）环境配置：从依赖安装到验证
1. 安装 Conda 与创建虚拟环境
若未安装 Conda，需先下载 Miniconda（轻量版），再创建并激活 Go2 专属 RL 环境：
# 1. 下载 Miniconda（Ubuntu 64 位）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh
# 2. 安装 Miniconda（按提示输入 yes，默认路径即可）
bash Miniconda3-py38_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh
# 3. 重启终端或执行以下命令加载 Conda
source ~/.bashrc
# 4. 创建虚拟环境（Python 3.8，名称为 rl-go2）
conda create -n rl-go2 python=3.8
# 5. 激活虚拟环境
conda activate rl-go2
2. 安装 CUDA 与 PyTorch
Isaac Gym 需依赖特定版本的 CUDA 与 PyTorch，官方推荐 CUDA 11.3 + PyTorch 1.10.0：
# 1. 安装 CUDA 11.3（若已安装则跳过，需确保驱动兼容）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
sudo sh cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run
# 安装时取消勾选"Driver"（已装驱动避免冲突）
# 2. 配置 CUDA 环境变量（添加到~/.bashrc）
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.3/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo >> ~/.bashrc
~/.bashrc
pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
pip install numpy==1.23.5
