pip으로 Isaac Lab 설치 (v2.0.0, Isaac Sim 4.5)

https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/main/source/setup/installation/pip_installation.html

Installation using Isaac Sim pip — Isaac Lab Documentation

 

Ubuntu 22.04 기준으로 pip을 사용하여 간단하게 Isaac Lab을 설치할 수 있다.

이 설치 방법은 가상환경(conda)에 설치하는 방법이다.

 

Isaac Lab 설치는 다음의 순서를 가진다

1. Isaac Sim 설치
2. Isaac Lab git clone
3. Installation

Isaac Sim 설치

Isaac Lab을 사용하기 위해선 기본적으로 Isaac Sim이 필수적으로 설치되어야 한다.

Isaac Sim은 Omniverse Launcher 말고 pip으로도 설치할 수 있다. 특히, 아래 글처럼 Isaac Sim 4.5 기준으로 2025년 10월 부터는 Omniverse Launcher 지원이 안된다고 하니, pip으로 설치하도록 하자.

 

1. conda 환경 생성 (python 3.10 version)

설치가 완료된 이후에도 꼭! 이 만든 환경에 들어가서(conda activate env_isaaclab 실행) isaac lab을 실행해야 한다.

아래의 설치도 꼭! 이 만든 환경에 들어가서 해야한다.

conda create -n env_isaaclab python=3.10
conda activate env_isaaclab

 

2. 각 cuda version에 맞는 버전으로 pytorch 설치 (Optional)

자신의 cuda version은 NVIDIA driver 설치가 완료됐다는 가정 하에 "nvidia-smi"를 terminal에 입력해서 알 수 있다.

# 아래중 version에 맞게 실행
pip install torch==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install torch==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

 

3. pip upgrade & Isaac Sim 설치

pip install --upgrade pip

pip install 'isaacsim[all,extscache]==4.5.0' --extra-index-url https://pypi.nvidia.com

 

4. Isaac Sim 설치 확인

terminal에서 isaacsim 실행해서 아래의 스크린샷처럼 잘 설치됐는지 확인.

이후에도 isaacsim만 따로 실행하고 싶으면 terminal에 isaacsim 실행하면 된다(conda 환경 안에서)

isaacsim

 

Isaac Lab git clone

isaac lab folder를 git clone으로 다운로드 한다.

Isaac Lab의 경우 계속 version update하고 있는데, 이 git clone의 경우 당연하게도 최신 버전을 불러오는 것이기 때문에 만약 현재 최신버전이 2.0.0 버전이 아니라면 이 글의 방법이 되지 않는다. 버전에 따라서 isaac lab의 폴더 위치 등 다 다르므로, 따로 이 버전의 isaac lab folder를 구할 상황이 아니라면 그냥 이 글을 닫고 최신 version으로 설치하자.

git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab.git

 

 

Installation

이제 clone한 isaac lab 폴더 안으로 들어간 뒤 설치를 진행한다.

sudo apt install cmake build-essential

./isaaclab.sh --install

 

설치가 다 잘 됐는지 확인한다.

 

Test1: create_empty 실행

isaac lab 파일을 실행하는 방법은 크게 2가지가 있다. (isaaclab.sh 사용, python 사용)

# 이 방법은 -p 뒤에 경로를 붙이면 됨
./isaaclab.sh -p scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py

# 이 방법은 그냥 일반적인 python으로 실행하는 방법. 아래 중 되는 것으로 실행
python scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py
python3 scripts/tutorials/00_sim/create_empty.py

 

아래처럼 아무것도 없는 scene이 생성되면 잘 설치된 것임

 

Test2: 강화학습 task 실행

아래 코드를 isaaclab 폴더 내에서 실행했는데 아래의 스크린샷같이 뜨면 강화학습 tool도 잘 설치된 것임

./isaaclab.sh -p scripts/reinforcement_learning/rsl_rl/train.py --task=Isaac-Ant-v0

 

실행 하면서 아래와 같이 응답없음이 뜰 수도 있는데, 기다리기를 몇 번 해보자. env가 4096개라 많아서 오래 걸리는 것이다.