1.克隆仓库

openclaw openclaw官方 2026-04-09 2

我来为您提供OpenClaw的安装教程，OpenClaw是一个基于深度学习的机器人抓取仿真系统,通常在Ubuntu系统上运行。

1.克隆仓库-第1张图片-OpenClaw开源下载|官方OpenClaw下载

系统要求

操作系统: Ubuntu 18.04/20.04/22.04 (推荐20.04 LTS)
Python: 3.6+
CUDA: 10.0+ (如有NVIDIA GPU)
内存: 8GB以上
存储空间: 至少10GB可用空间

安装步骤

通过Git安装（推荐）

cd openclaw
# 2. 创建虚拟环境（可选但推荐）
python3 -m venv openclaw_env
source openclaw_env/bin/activate
# 3. 安装依赖
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
# 4. 安装PyTorch（根据您的CUDA版本选择）
# 对于CUDA 11.3
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
# 或使用CPU版本
# pip install torch torchvision

使用Docker安装

# 1. 拉取Docker镜像（如果官方提供）
docker pull openclaw/openclaw:latest
# 2. 运行容器
docker run -it --gpus all --network host \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  -e DISPLAY=$DISPLAY \
  openclaw/openclaw:latest
# 或在容器内安装
git clone https://github.com/openclaw/openclaw.git
cd openclaw
pip install -r requirements.txt

conda环境安装

# 1. 创建conda环境
conda create -n openclaw python=3.8
conda activate openclaw
# 2. 安装PyTorch
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
# 3. 安装其他依赖
pip install opencv-python numpy scipy matplotlib
pip install gym pybullet tensorboard

配置与验证

环境配置

# 设置环境变量
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/openclaw
# 测试安装
cd examples
python test_installation.py

运行示例

# 运行简单的抓取示例
python examples/simple_grasp.py
# 运行训练示例
python train.py --config configs/default.yaml

常见问题解决

问题1：导入错误

# 如果出现ModuleNotFoundError
pip install missing_module_name
# 或
conda install missing_module_name

问题2：CUDA相关错误

# 检查CUDA版本
nvidia-smi
# 安装匹配的PyTorch版本
# 参考：https://pytorch.org/get-started/locally/

问题3：显示问题（Docker）

# 允许本地显示
xhost +local:docker
# 重新运行Docker容器
docker run -it --gpus all --network host \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix \
  -e DISPLAY=$DISPLAY \
  -e QT_X11_NO_MITSHM=1 \
  openclaw/openclaw:latest

目录结构

openclaw/
├── configs/          # 配置文件
├── models/           # 模型文件
├── scripts/          # 脚本文件
├── src/              # 源代码
├── examples/         # 示例代码
├── requirements.txt  # 依赖列表
└── README.md         # 说明文档

快速开始

# 快速测试代码
import openclaw
import numpy as np
# 初始化环境
env = openclaw.make('GraspEnv-v0')
# 运行简单测试
observation = env.reset()
for _ in range(100):
    action = env.action_space.sample()
    observation, reward, done, info = env.step(action)
    if done:
        observation = env.reset()