====== 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
pip install "git+https://gitee.com/caodev/mirror-pytorch3d@stable"
git clone https://gitee.com/caodev/mirror-curobo curobo
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:
git clone https://gitee.com/caodev/mirror-RoboTwin
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
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
bash script/_download_assets.sh
===== 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:
raise RuntimeError("Ninja is required to load C++ extensions")
RuntimeError: Ninja is required to load C++ extensions
Traceback (most recent call last):
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:
# 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
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:
# 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
报错5:RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
修复方式:
# 注意步骤,默认的 script/requirements.txt 的 torch版本是否修改
还有问题,访问 https://ctbots.com 或者 mail ctbots[at]163.com