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Isaac SDK入门教程-安装

Isaac SDK入门教程-安装

说明：

  • 介绍如何安装Isaac SDK机器人框架，如何使用Isaac SDK和Isaac SIM开始开发。

下载Isaac：

  • 解压到相应目录
cd ~
wget http://file.ncnynl.com/ros/isaac_sdk-2019.1-17919.tar.xz
mkdir ~/isaac 
tar -xJvf isaac_sdk-2019.1-17919.tar.xz -C ~/isaac/

要求：

  • Isaac目前仅支持Ubuntu 18.04 LTS，用于从您的工作站进行开发和仿真。

  • 请确保在您的工作站上安装最新的NVIDIA显卡驱动程序，例如版本418运行良好。

  • GPU的计算能力由版本号表示。

  • 此版本号标识GPU硬件支持的功能，并由运行时的应用程序用于确定当前GPU上可用的硬件功能和/或指令。

  • 不应将特定GPU的计算能力版本与CUDA版本（例如，CUDA 7.5，CUDA 8，CUDA 9）混淆，后者是CUDA软件平台的版本。

  • Isaac SDK要求您的桌面系统包含一个计算能力为3.5或更高的GPU

  • 要确定GPU的计算能力，请在CUDA GPU网站上找到您的GPU。

  • 为了部署您的机器人应用程序，Isaac最适合使用Jetson Nano，Jetson Xavier或Jetson TX2开发人员套件。

  • 请确保在您的嵌入式设备上安装Jetpack 4.2。 Isaac目前仅支持此Jetpack版本。

在桌面系统上安装依赖项：

  • 虽然大多数Isaac SDK构建都是密封的，但仍需要一些系统依赖性。 包含安装所需依赖项的脚本。

  • 如果您计划在桌面系统上运行TensorFlow，除了运行下面的脚本外，还要确保安装CUDA 10.

  • 否则，请不要手动安装CUDA或其他库，以避免版本冲突。

  • 要安装依赖项，请在Isaac SDK存储库的根文件夹中运行以下命令：

bob@desktop:~/isaac$ engine/build/scripts/install_dependencies.sh

  • 该脚本安装需要管理员密码。 它安装了三种依赖项：

  • 通过aptitude安装官方Ubuntu相关包

  • Python的包通过pip安装，例如tensorflow和keras

  • 构建系统为bazel，由Isaac SDK使用。

在机器人上安装依赖项：

  • 要在机器人（例如Jetson Nano，Jetson Xavier和Jetson TX2）中安装Jetson设备所需的依赖项，请运行以下命令：
bob@desktop:~/isaac$ engine/build/scripts/install_dependencies_jetson.sh -u <jetson_username> -h <jetson_ip>
  • 其中<jetson_username>是Jetson上的用户名，<jetson_ip>是Jetson设备的IP地址。
  • 该脚本通过aptitude从官方Ubuntu存储库安装Ubuntu软件包。

Bazel

  • 大型软件项目需要可靠，高效的构建系统，Isaac SDK使用Bazel。

  • Bazel为Jetson TX2或Jetson Xavier开发人员套件等各种硬件平台提供了清晰的模块依赖性，密集构建和交叉编译。

  • Bazel由依赖脚本安装。

  • 如果需要其他资源，请参阅Bazel主页上的安装说明。

  • 请确保您拥有正确版本的bazel，目前为0.19.2。

  • Isaac SDK可能无法与较旧或较新版本的bazel一起使用。

NVIDIA GPU Driver

  • 需要NVIDIA GPU和相应的驱动程序软件才能在PC上运行支持CUDA的代码。 机器学习软件也需要它。
  • 建议使用NVIDIA GPU驱动程序版本418或更高版本。
  • 使用以下过程安装驱动程序：
bob@desktop:~/isaac$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
bob@desktop:~/isaac$ sudo apt-get update
bob@desktop:~/isaac$ sudo apt-get install nvidia-driver-418
  • 如果需要，将版本418替换为更高版本。

Machine Learning (Optional)

  • 构建Isaac SDK时，会自动包含神经网络执行或编写CUDA内核所需的所有依赖项。
  • 不需要预先安装的系统依赖项。
  • 但是，要训练神经网络，您必须设置机器学习工具包。
  • 例如，要使用TensorFlow进行机器学习，请遵循TensorFlow设置说明，该说明还会在系统上安装CUDA，TensorRT和CUDNN。
  • 使用以下命令测试TensorFlow是否正确设置：
bob@desktop:~/isaac$ python -c "import tensorflow"
  • Isaac SDK支持TensorFlow版本1.13.1

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标签: isaac sdk入门教程