每个人的环境都不一样，遇到问题可以查看maybe_problems.md文件或在Issues上反馈。
持续更新中
English README.md：to be updated
本仓库强化学习部分基于：
另附titatit四足模式训练环境：
参考环境
| Environment | Brief info |
|---|---|
| 显卡 | RTX 3060 |
| CUDA | CUDA12.5 |
| 训练环境 | isaacgym |
| sim2sim | Webots2023 |
| ROS | ROS2 Humble |
| 推理 | RTX 3060 / Jetson Orin NX on TITA + tensorRT |
| 虚拟环境 | anaconda |
如您已有配好的RL环境，请直接跳至第3节开始训练
方式1：使用ubuntu软件中心安装驱动
方式2：端中使用apt工具包安装
添加 PPA 源：
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 为系统安装依赖项以构建内核模块：
sudo apt-get install dkms build-essential 安装NVIDIA驱动
sudo ubuntu-drivers autoinstall 系统会自动安装推荐版本驱动，安装完重启系统
sudo reboot 使用以下指令检查是否成功安装
nvidia-smi我的cuda版本是12.0,所以我安装tensorrt8.6.0
tensorRT-installation
注意不要照抄指令
<your_env_name>为你的虚拟环境名
<your_path>为对应文件路径
conda create -n <your_env_name> python=3.8<your_env_name>为你的虚拟环境名该环境配置，在你的anaconda安装路径<your_path>/anaconda3/envs能找到<your_env_name>这个虚拟环境
conda activate <your_env_name>
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<your_path>/anaconda3/envs/<your_env_name>/lib能在终端开头看到<your_env_name>,说明激活成功
安装以下包
pip3 install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html进入isaacgym安装路径
cd 你的路径/isaacgym/python && pip install -e . 测试
cd examples && python 1080_balls_of_solitude.py看到一堆球落到地上表示安装成功，若没有参考第4步的解决方法
sudo prime-select nvidia
export VK_ICD_FILENAMES=/usr/share/vulkan/icd.d/nvidia_icd.jsonconda deactivategit clone https://github.com/DDTRobot/tita_rl.git
cd tita_rlconda activate <your_env_name>
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:your path/anaconda3/envs/<your_env_name>/libpython train.py --task=tita_constraint 显存不够会非常卡，看到如下图片，表示程序正常执行，ctrl+c退出
测试使用的是NVIDIA GeForce RTX 3060，打开图形界面的话，会非常卡，建议关闭图形界面
\
为了解决显存不足卡顿的问题，我们可以使用--headless参数，这样程序会以命令行的形式运行，不会打开图形界面，这样可以节省显存，提高运行速度
python train.py --task=tita_constraint --headless训练好的文件在tita_rl/logs下，例如model_10000.pt，将它拷贝到tita_rl主目录下，然后运行能看到
python simple_play.py --task=tita_constraint/usr/src/tensorrt/bin/trtexec --onnx=test.onnx --saveEngine=model_gn.engine至此，iaacgym仿真和推理部分已经完成，接下来转到sim2sim和sim2real部分。
sim2sim2real参考：tita_rl_sim2sim2real