Nvidia Isaac Lab 7 - 在 Isaac Lab 中,训练第一个机器人 - 7. 运行训练

在已激活环境的终端中,运行如下命令:

python scripts/skrl/train.py --task=Template-Cartpole-v0
提示

--num_envs 参数用于显式地设置使用多少个并发环境。比如 python scripts/skrl/train.py --task=Template-Cartpole-v0 --num_envs=1000。默认情况下,任务被配置为使用 4096 个环境。

这将运行 SKRL 强化学习库的训练脚本,并且使用上一节为其生成项目的任务:Template-Cartpole-v0

训练完成后,Isaac Sim 将自动关闭。


1. 观看训练过程

请记住,强化学习意味着通过交互进行学习。起初,小车快速移动,无法很好地保持杆子的平衡。
随着训练的进行,Cartpole 不断与环境交互,尽管环境很简单,但它们逐渐表现得更好,策略也随之改进。可以花一些时间缩小视图,观察有多少个机器人在同时运行!

这是训练过程的缩时视频,为便于演示,播放速度提升至 500%。


2. 终端中的训练进度条

要一次性查看所有 Cartpole,请在 Isaac Sim 视口中进行导航: