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:
- 移动:按住鼠标右键,使用
WASD键在视口中向前、向后、向左和向右移动相机。按住鼠标右键,使用Q和E键上下移动相机。
- 旋转:按住鼠标右键+拖动,旋转相机视角。
- 缩放:单独使用鼠标滚轮,或按住
Alt键+鼠标右键,放大或缩小场景。
- 平移:按住鼠标中键+拖动,在水平和垂直方向上平移相机视图。