本页面只读。您可以查看源文件，但不能更改它。如果您觉得这是系统错误，请联系管理员。 ====== robotwin-安装初始化步骤====== ===== 定制代码 ===== 本文记录robotwin 没有科学上网的情况下，如何完整安装到位。 ''sudo apt install libvulkan1 mesa-vulkan-drivers vulkan-tools'' 自行安装conda，配置conda的镜像加速，参考： [[https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/|清华镜像]] 修改代码，避免安装过程被卡住 修改 script/_install.sh 的代码，找到 git 相关的命令，改成如下的代码（我们把github的代码改成自有的 gitee加速）： 注意我们的替换代码，不要自己手打，可能会报错 <code> pip install "git+https://gitee.com/caodev/mirror-pytorch3d@stable" git clone https://gitee.com/caodev/mirror-curobo curobo </code> 修改 script/requirements.txt 文件，修改torch的版本，选择自己的版本；我是5090D，修改为 torch==2.9.0+cu130 配置pip加速，修改~/.pip/pip.conf 根据自己情况选择mirror站。 然后创建conda环境 ''conda create -n ctbots python=3.10 -y conda activate ctbots'' 拉取RoboTwin代码： <code> git clone https://gitee.com/caodev/mirror-RoboTwin </code> 执行初始化安装，比较漫长，还涉及到自动编译，耐心等待： ''cd RoboTwin bash script/_install.sh'' 同步下载数据集 <code> export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com bash script/_download_assets.sh </code> ===== 测试运行 ===== ''python script/test_render.py'' 如果渲染正常，会输出 Render Well的提示 ''bash collect_data.sh beat_block_hammer demo_randomized 0'' 如果正常，会在data目录生成一些仿真的mp4录像 ===== 报错处理 ===== 报错1：OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root 处理方式： 访问 [[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads| CUDA官方网站安装开发套件]] ''sudo apt-get -y install cuda-toolkit-13-0'' 安装完毕之后，不要忘记把nvcc加入到PATH里 ''export PATH=/usr/local/cuda-13.0/bin:$PATH'' 报错2： <code> raise RuntimeError("Ninja is required to load C++ extensions") RuntimeError: Ninja is required to load C++ extensions Traceback (most recent call last): </code> 问题解决方式：'' pip install ninja'' 报错3： [2025-10-30 19:56:40.585] [svulkan2] [error] OIDN Error: unsupported device type: CUDA [2025-10-30 19:56:40.596] [svulkan2] [error] OIDN Error: invalid handle 解决方式： <code shell fix.sh> # 参考 https://github.com/haosulab/SAPIEN/issues/243 提到的修复方式 wget https://github.com/RenderKit/oidn/releases/download/v2.3.3/oidn-2.3.3.x86_64.linux.tar.gz tar -xvf oidn-2.3.3.x86_64.linux.tar.gz cd oidn-2.3.3.x86_64.linux cp lib/libOpenImageDenoise_core.so.2.3.3 ~/miniconda3/envs/RoboTwin/lib/python3.10/site-packages/sapien/oidn_library/ cp lib/libOpenImageDenoise_device_cuda.so.2.3.3 ~/miniconda3/envs/RoboTwin/lib/python3.10/site-packages/sapien/oidn_library/ cp lib/libOpenImageDenoise.so.2.3.3 ~/miniconda3/envs/RoboTwin/lib/python3.10/site-packages/sapien/oidn_library/ # 然后 vim 修改 /home/ctbots/miniconda3/envs/RoboTwin/lib/python3.10/site-packages/sapien/_oidn_tricks.py # 2.0.1 全部改成 2.3.3 </code> 报错4：ImportError: /home/ctbots/miniconda3/envs/RoboTwin/bin/../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29' not found (required by /home/ctbots/.cache/torch_extensions/py310_cu121/kinematics_fused_cu/kinematics_fused_cu.so) 修复方式： <code shell fix.sh> # 自带的标准库太老, 重新链接到较新的库上 rm /home/ctbots/miniconda3/envs/RoboTwin/lib/libstdc++.so.6 ln -s /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6 /home/ctbots/miniconda3/envs/RoboTwin/lib/libstdc++.so.6 </code> 报错5：RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 修复方式： <code shell fix.sh> # 注意步骤，默认的 script/requirements.txt 的 torch版本是否修改 </code> 还有问题，访问 https://ctbots.com 或者 mail ctbots[at]163.com