IsaacSim Asserts 配置
- 背景
- 解决方案
- 资源准备
- 具体操作步骤
- 验证
背景
我是习惯使用 isaacsim 的 standalone 模式，使用 python 脚本直接运行 script，然后弹窗，按照规则正确运行即可，但是，这就导致了一些问题出现：
python脚本（里面已经设置好相关的环境变量）存在于isaacsim解压目录下，4.5可以直接down个压缩包，解压就可以用，不在依赖ov，但是每次运行都需要先进入这个路径，有点麻烦；- 启动
isaacsim会出现界面卡顿或者持续报错的问题，其原因是很多需要加载的资源（Asserts）打不开，与网络环境有关，是否能打开以及打开的快慢是随机出现的，很头疼；
解决方案
资源准备
- 下载
IsaacSim对应的版本，我用的是Linux版的 - 下载
Asserts的资源
- 将下载的内容解压即可
具体操作步骤
- 在
isaacsim解压目录下找到python.sh脚本，打开，里面内容如下：
#!/bin/bash
set -e
error_exit()
{
echo "There was an error running python"
exit 1
}
# SCRIPT_DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"
SCRIPT_DIR='/home/yy/nv/IsaacSim_4_5'
# MY_DIR="$(realpath -s "$SCRIPT_DIR")"
# Setup python env from generated file (generated by tools/repoman/build.py)
export CARB_APP_PATH=$SCRIPT_DIR/kit
export ISAAC_PATH=$SCRIPT_DIR
export EXP_PATH=$SCRIPT_DIR/apps
source ${SCRIPT_DIR}/setup_python_env.sh
# By default use our python, but allow overriding it by checking if PYTHONEXE env var is defined:
python_exe=${PYTHONEXE:-"${SCRIPT_DIR}/kit/python/bin/python3"}
if ! [[ -z "${CONDA_PREFIX}" ]]; then
echo "Warning: running in conda env, please deactivate before executing this script"
echo "If conda is desired please source setup_conda_env.sh in your python 3.10 conda env and run python normally"
fi
# Check if we are running in a docker container
if [ -f /.dockerenv ]; then
# Check for vulkan in docker container
if [[ -f "${SCRIPT_DIR}/vulkan_check.sh" ]]; then
${SCRIPT_DIR}/vulkan_check.sh
fi
fi
# Show icon if not running headless
export RESOURCE_NAME="IsaacSim"
# WAR for missing libcarb.so
export LD_PRELOAD=$SCRIPT_DIR/kit/libcarb.so
$python_exe "$@" $args || error_exit
里面设置很多 bash 相关的语法，如果不会也可以忽略，找到这行代码
SCRIPT_DIR="$( cd "$( dirname "${BASH_SOURCE[0]}" )" && pwd )"
该行代码的作用是获取当前路径，因此，可以直接替换成自己的目录即可，直接使用绝对路径即可，能规避一些路径查找的问题，我的设置是：
SCRIPT_DIR='/home/yy/nv/IsaacSim_4_5'
- 修改完
Asserts为本地路径
将最后一行代码改成：
$python_exe "$@" $args --/persistent/isaac/asset_root/default="/home/yy/nv/asserts/Assets/Isaac/4.5" || error_exit
在这里，需要注意下，最终的路径到 4.5 截止
- 修改完
python.sh脚本后，将该脚本放到系统目录下：
sudo cp ./python.sh /usr/bin/python_4_5.sh
通过上述步骤，就可以更简单的执行工程实践任务了
验证
- 在
terminal中直接输入python_4_5.sh，看是否能正常启动 - 在
python_4_5.sh启动的环境中，执行以下代码：
from isaacsim.storage.native import get_assets_root_path
assets_root_path = get_assets_root_path()
看下 assets_root_path 是否指向的本地的路径
