isaac601
本镜像提供基于 NVIDIA Isaac Sim 6.0.1、Isaac Lab 和 Isaac Lab Arena 的 G1 机器人仿真实验环境，适用于学习环境配置
运行环境
镜像简介
本镜像提供基于 NVIDIA Isaac Sim 6.0.1、Isaac Lab 和 Isaac Lab Arena 的 G1 机器人仿真实验环境，适用于学习环境配置、运行 G1 搬箱示范，以及使用 Mimic 扩增仿真轨迹。
环境安装在 Compshare 托管容器内，使用独立 Python 虚拟环境，无需在实例中再启动一层 Docker。镜像包含原实验的源码、运行脚本、资产缓存与实验数据。软件不会随实例启动而自动运行，需按下方步骤执行。
**已验证范围：**原 RTX 4090 24 GB 实例完成离屏 RGB 渲染、官方 G1 示范回放、Mimic 轨迹生成和远程编辑器交互。**尚未验证：**从本镜像新建实例后的完整恢复，以及 RTX 5090 上的端到端运行。本文不将原实例验证等同于新实例验收。
固定软件版本
| 组件 | 版本或提交 |
|---|---|
| Python | 3.12.15 |
| Isaac Sim | 产品版本 6.0.1，Python 包版本 6.0.1.0 |
| Isaac Lab Arena | 0.3.0 |
| Arena 源码提交 | 8737b4ceb25f99f81a81786b7fde73139b52f324 |
| Isaac Lab 源码提交 | af1bab4dc173ba69b08fab779c14ead61d13fd33 |
| Isaac Lab 包内部版本 | 固定源码对应 6.1.17，不是 wheel 安装路线的 3.0.0b2 |
| Isaac Lab Mimic 包内部版本 | 固定源码对应 1.3.4 |
| PyTorch | 2.11.0+cu128 |
| 原实例 GPU | RTX 4090 24 GB |
| 原实例宿主 NVIDIA 驱动 | 595.80；由云平台提供，不随镜像复制 |
平台展示的基础镜像 PyTorch/CUDA 标签可能与本项目虚拟环境不同，请以以下命令输出为准。nvidia-smi 显示的 CUDA 版本也不等同于 PyTorch 自带 CUDA 运行时版本。
第一步 创建并连接实例
- 使用本镜像创建 Linux x86_64 GPU 实例，优先选择原实验使用的 RTX 4090。RTX 5090 使用条件见下文。
- 确保实例支持 root SSH、NVIDIA GPU 访问及 Vulkan/RTX 图形能力；只有 CUDA 计算能力不足以证明相机渲染可用。
- 磁盘需容纳平台显示的镜像及新增数据。该快照历史显示约 120 GB，轨迹、RGB 数据和日志还会继续增长；以创建页面容量检查和实例内
df为准。 - 从控制台复制当前实例的 SSH 连接命令，在本地终端连接。下方命令均在云端实例执行，并使用 Bash。
- 使用前阅读并接受 NVIDIA 及相关组件许可。运行环境脚本中包含 Isaac 的 EULA 环境变量。
bash
set -euo pipefail
nvidia-smi
df -h / /dev/shm
test -d /root/g1-lab/upgrade601
test -f /root/g1-lab/upgrade601/runtime.env
test -x /root/g1-lab/upgrade601/src/arena/.venv/bin/python
若 GPU 不可见、目录缺失或磁盘不足，先处理该问题，不继续后续步骤。原实验数据保存在根磁盘；不要假定 /cloud 一定是可用的大容量持久盘。
第二步 激活并检查环境
cd /root/g1-lab/upgrade601
source runtime.env
src/arena/.venv/bin/python - <<'PY'
import sys
from importlib.metadata import version
import torch
print('Python:', sys.version)
print('Executable:', sys.executable)
assert sys.version_info[:3] == (3, 12, 15)
expected = {
'isaacsim': '6.0.1.0',
'isaaclab': '6.1.17',
'isaaclab-mimic': '1.3.4',
'torch': '2.11.0+cu128',
}
for package, target in expected.items():
actual = version(package)
print(package, actual)
assert actual == target, (package, actual, target)
assert torch.cuda.is_available(), 'GPU unavailable'
print('GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
print('Compute capability:', torch.cuda.get_device_capability(0))
print('Torch CUDA:', torch.version.cuda)
print('Compiled architectures:', torch.cuda.get_arch_list())
x = torch.ones(16, device='cuda')
assert (x + x).sum().item() == 32
torch.cuda.synchronize()
print('VERSIONS_AND_CUDA_OK')
PY
成功标准：版本断言通过，输出 VERSIONS_AND_CUDA_OK。此处只验收版本与基础 CUDA 运算，下一步还需验证实际渲染。不要激活旧 /opt/isaac50/env，不要混用平台预装的 Python 环境，也不要直接执行不带版本约束的升级命令。
第三步 验收离屏渲染
cd /root/g1-lab/upgrade601
source runtime.env
test -f scripts/render_smoke.py
mkdir -p logs
G1_RENDER_LOG="logs/render-check-$(date +%Y%m%d-%H%M%S).log"
src/arena/.venv/bin/python scripts/render_smoke.py --allow-root \
2>&1 | tee "$G1_RENDER_LOG"
检查本次日志及本次生成的 RGB 图片，确认不是黑屏、纯色或旧结果。镜像内已有历史实验产物，不能以「文件存在」判定本次成功。首次启动可能编译 shader，耗时较长。
若失败，先检查宿主驱动和日志中的 Vulkan、NGX、OptiX 错误。原环境补齐过 595.80 对应的图形组件；只有当前宿主驱动确为 595.80 且缺少相应组件时，才考虑镜像中的恢复脚本：
cd /root/g1-lab/upgrade601
test "$(nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv,noheader | head -n 1)" = '595.80'
test -f scripts/restore-graphics-runtime.sh
bash scripts/restore-graphics-runtime.sh
当前宿主驱动若不是 595.80，不要执行该恢复脚本；应向云平台取得与宿主驱动匹配的用户态图形组件，再重新验收。不要在托管容器内安装内核驱动。仅 nvidia-smi 成功不能证明 NGX、OptiX 或 RGB 渲染正常。
第四步 启动远程编辑器
仅需批量离屏运行时可跳过本步。先在平台安全组和端口转发中允许当前客户端公网出口 IP 访问实例 TCP 49100 与 UDP 47998。这些配置不随系统镜像复制。
在 SSH 终端执行以下命令，根据提示输入新实例当前公网 IP：
cd /root/g1-lab/upgrade601
read -r -p '输入当前实例公网 IP: ' G1_PUBLIC_IP
test -n "$G1_PUBLIC_IP"
bash scripts/start-gui.sh "$G1_PUBLIC_IP"
该命令在前台运行，保持 SSH 会话连接；按 Ctrl+C 停止。不要省略 IP 参数：历史脚本带有原实例默认地址，新实例必须显式覆盖。
本地安装 NVIDIA 官方 Isaac Sim WebRTC Streaming Client，连接同一个公网 IP，Signal 端口 49100、Stream 端口 47998。原实验使用 macOS ARM 客户端 2.0.0 显示完整编辑器并完成菜单交互；其他客户端组合仍需验证。
成功标准：编辑器画面可见且可交互。首次连接白屏时可重连，同时检查启动日志和 UDP 通路。先停止编辑器，再启动其他仿真任务，避免多个进程争用 GPU。
G1 示范与 Mimic 数据
镜像中的任务是 Galileo 场景下的 G1 棕色盒子抓取、搬运并放入蓝色容器。机器人使用三指手模型，但示范的手部接口为开合标量，不应描述为多指精细操作数据集。
原实例完成官方种子回放，并分别生成 1 条和 10 条成功轨迹。两批均使用同一官方标注种子扩增；主要随机化盒子的初始 XY 位置，范围为基准位置附近各 ±2.5 cm。这些是 Mimic 扩增结果，不代表训练出了新的 VLA 策略，也未运行 Cosmos Transfer。
如需运行原实验，请先阅读镜像内 experiment.sh 的输入输出配置并为旧结果另存备份或修改输出目录，再执行。不要直接覆盖镜像内已有结果。G1 资产缓存和代码补丁属于该实验配置，不代表任意 Arena 任务都已缓存或测试。
RTX 5090 兼容性
RTX 5090 属于 Blackwell，计算能力为 12.0；PyTorch 2.11 的 CUDA 12.8 构建包含 Blackwell 12.0 支持，Isaac Sim 6.0.1 官方硬件要求也包含 Blackwell GPU。因此，这组核心软件版本具备使用 RTX 5090 的基础，不需要仅因为换成 5090 就升级 PyTorch。
但本镜像尚未在 5090 实例验收。能否在平台选择该镜像创建 5090 实例，还取决于镜像地域和平台机型限制；运行成功还取决于宿主驱动、容器图形库和任务中的其他二进制依赖。尤其要检查镜像内历史补齐的 595.80 图形组件与新宿主是否匹配。
对外支持口径：RTX 4090 原实例已实测；RTX 5090 核心软件版本具备支持基础，待新实例验收。 在 5090 上应依次完成基础 CUDA 运算、真实 RGB 渲染、目标任务物理执行，再验收串流；其中任一步未通过，都不能宣称整体可用。
常见问题
| 问题 | 检查和处理 |
|---|---|
| Python 包缺失或版本错乱 | 使用 /root/g1-lab/upgrade601/src/arena/.venv/bin/python，先加载 runtime.env |
| GPU 可见但相机黑屏 | 检查 Vulkan、NGX、OptiX 和驱动匹配，验收真实 RGB |
| 旧 Sim 环境退出码 139 | 原 Sim 5 环境曾发生 RTX 崩溃，切换至当前 6.0.1 组合后跑通；不能将所有 139 都归因于同一原因 |
| 串流白屏或连接失败 | 检查新公网 IP、TCP 49100、UDP 47998 和客户端；原实例曾重连后恢复 |
| 实例启动后没有界面 | 镜像不保存运行进程，需手动启动 GUI 脚本 |
| 想直接升级全部依赖 | 先保留固定版本和源码提交，升级视为新的环境组合，需重新验收 |
| 恢复后发现旧轨迹和旧日志 | 这是实验快照；以本次运行时间和输出判断结果，执行扩增前保护旧数据 |
来源与许可
本镜像是第三方整理的实验环境，不是 NVIDIA 官方镜像。各软件、资产、示范数据的使用与再分发遵循各自许可；不能将此 README 视为统一商用授权。
