# **目标** 通过阅读本篇文档，您能够实现： 1. 了解 MobilityGen 的作用 2. 在 Isaac Streaming 使用 MobilityGen 生成导航数据 3. 使用可视化工具查看结果 # **背景介绍** MobilityGen 是一套基于 NVIDIA Isaac Sim 的工具集，可用于生成和收集移动机器人的数据。在 Isaac 中，可直接通过扩展插件的方式开启。本文通过机器人在仓库移动的例子，演示如何在云上利用 MobilityGen 收集导航数据。 **追踪摄像（默认）**

**双眼摄像**

# **使用步骤** ## 开发机连接 Isaac Streaming 参考 [Isaac 仿真环境搭建与基本应用](https://www.volcengine.com/docs/6459/2124266)，在云上创建开发机。创建时需要注意选择大于等于2.3.0的Isaac Lab 镜像，如 vemlp\-cn\-beijing.cr.volces.com/preset\-images/physical\-ai:isaacsim\-v5.1.0_lab\-v2.3.0。为方便数据的存储和查看，可挂载 TOS。为设置的方便，可将 TOS 桶路径挂载到开发机的 /root 目录，并在桶根目录创建 /MobilityGenData 目录

为可视化查看，可在访问控制开启 7860 端口

创建开发机完成后，同样参考 [Isaac 仿真环境搭建与基本应用](https://www.volcengine.com/docs/6459/2124266)，使用 `cd /workspace/isaaclab/_isaac_sim && ./isaac-sim.streaming.sh --allow-root` 启动 Isaac Streaming. 在开发机详情页点击“公网连接Isaac”访问 Isaac Streaming. ## 使用 MobilityGen 生成导航数据详见 [Data Generation with MobilityGen ](https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/5.1.0/synthetic_data_generation/tutorial_replicator_mobility_gen.html#)教程 ### 创建 Occupancy Map 必须创建一个基于环境的 occupancy map ，这里给出仓库场景的例子 1. 在 (**Window \> Browsers \> Content**) 开启 Content 窗口。找到并加载 `/preset-datasets/robotics/omniverse-content-production/Assets/Isaac/5.0/Isaac/Environments/Simple_Warehouse/warehouse_multiple_shelves.usd` . 2. 创建 occupancy map: 在 **Tools \> Robotics \> Occupancy Map** 打开 OccupancyMap 扩展。在其视图的属性框 `Ctrl + 鼠标左键` 进行如下设置： |**Origin** |`X`: `2.0` |`Y`: `0.0` |`Z`: `0.0` | |---|---|---|---| |**Upper Bound** |`X`: `10.0` |`Y`: `20.0` |`Z`: `2.0` | |**Lower Bound** |`X: -14.0` |`Y: -18.0` |`Z: 0.1` | 点击 **Calculate** 生成，点击 **Visualize Image** 观察。在 **Visualization** 视图的 **Rotate Image** 选择 **180 ** （默认）. 在 **Coordinate Type** 选择 **ROS Occupancy Map Parameters File YAML ** （默认）. 点击 **Regenerate Image**. 3. 复制生成的 YAML 文本. 在 `/root/MobilityGenData/maps/warehouse_multiple_shelves/map.yaml`新建`map.yaml`，粘贴入文本. 修改 `image: ***.png` 为`image: map.png`，保存文件。这里文件路径可以自由选择。参考: ```Bash image: map.png resolution: 0.05 origin: [-11.975, -17.975, 0.0000] negate: 0 occupied_thresh: 0.65 free_thresh: 0.196 ``` 4. 回到 **Visualization** 视图, 点击 **Save Image**. 保存到 `/root/MobilityGenData/maps/warehouse_multiple_shelves`，文件名为 `map.png`。确保在 /root`/MobilityGenData/maps/warehouse_multiple_shelves/` 下有文件 `map.yaml` 和 `map.png` . ### 记录轨迹 1. 在 **Window** \> **Extensions** 搜索 **MobilityGen UI**. 打开 **MobilityGen UI** 扩展。会自动打开两个视图，一个是 MobilityGen UI, 另一个是 Occupancy Map and visualizations. 2. 创建场景: 1. 在 **MobilityGen** 视图进行如下设置：目的是将刚刚calculate 计算得到的yaml同加载的stage对齐，所以stage路径应为加载的stage路径，occupancy map路径为存储occupancy map路径 |字段 |值 |说明 | |---|---|---| |**Stage** |[http://omniverse-content-production.s3-us-west-2.amazonaws.com/Assets/Isaac/5.1/Isaac/Environments/Simple_Warehouse/warehouse_multiple_shelves.usd](http://omniverse-content-production.s3-us-west-2.amazonaws.com/Assets/Isaac/5.1/Isaac/Environments/Simple_Warehouse/warehouse_multiple_shelves.usd) |USD 的网络资源位置 | | **Occupancy Map** |`/root/MobilityGenData/maps/warehouse_multiple_shelves/map.yaml` |map/yaml 存放的位置 | |**Robot** |**H1Robot** | | |**Scenario** |**KeyboardTeleoperationScenario**

|选择`RandomPathFollowingScenario` 可以随机自动生成 | 2. 点击 **Build ** 进行创建，等待加载完成，可以看到机器人出现在页面中.

3. 点击 **Start recording** 开始记录轨迹，通过键盘操作 `W` /`A`/ `S`/ `D` 控制机器人移动。点击 **Stop recording** 结束记录。数据默认保存在 `/root/MobilityGenData/recordings` 。点击 Reset 重新随机化场景。 ### 重播 (Replay) 和渲染 recording 记录的轨迹包括了姿态等数据，可以使用 `replay_directory.py` **重播**场景. ```Bash ./python.sh standalone_examples/replicator/mobility_gen/replay_directory.py --render_interval 40 --enable isaacsim.replicator.mobility_gen.examples --input /root/MobilityGenData/recordings/ ``` 其中 input 参数是保存记录数据的位置。可以在 `/root/MobilityGenData/replays`查看重播的结果, 里面包含了渲染的传感器数据，比如摄像机拍摄的图片。 ## 可视化工具使用 [MobilityGen GitHub Repository](https://github.com/NVlabs/MobilityGen/tree/dev-external-occupancy-map-generation/examples) 的 [Gradio Visualization Script](https://github.com/NVlabs/MobilityGen/blob/main/examples/04_visualize_gradio.py) 脚本可以查看导航数据。 ```Bash # 安装 gradio /workspace/isaaclab/_isaac_sim/python.sh -m pip install gradio==3.48.0 jinja2==3.1.2 starlette==0.27.0 uvicorn==0.22.0 --target /workspace/isaaclab/gradio_libs # 在 04_visualize_gradio.py 脚本的最前面添加 import sys sys.path.insert(0, "/workspace/isaaclab/gradio_libs") # 启动脚本 bash isaaclab.sh -p /root/MobilityGenData/MobilityGen-main/examples/04_visualize_gradio.py ```

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