安装
Teleopit 提供多种安装配置，你可以根据实际使用场景选择对应的安装方式。
前置条件
- Python 3.10+
- Conda（推荐）
conda create -n teleopit python=3.10
conda activate teleopit
安装配置
仅推理（sim2sim）
pip install -e .
该配置已足够进行离线 BVH 回放和 MuJoCo 仿真。
训练
pip install -e '.[train]'
额外安装 rsl-rl-lib、mjlab、wandb、swanlab 等训练相关依赖。
Sim2Real（硬件部署）
pip install -e '.[sim2real]'
额外安装 opencv-python。此外还需要初始化子模块并编译/安装 C++ g1_bridge_sdk 桥接库：
git submodule update --init --recursive
bash scripts/setup/setup_g1_bridge.sh
详见 G1 Bridge SDK。
Pico 4 VR
pip install -e '.[pico4]'
Teleopit 使用进程内的 pico_bridge.PicoBridge receiver 接收 Pico 追踪数据。
Teleopit 面向 pico-bridge 0.2.1 及其 pico_native tracking 语义。
receiver 可以运行在工作站 PC，也可以运行在机器人 onboard 计算机。
完整设置流程详见 Pico Sim2Sim 和
Pico Sim2Real。
Pico sim2real 可选的 LinkerHand 控制使用本地 third-party 包。初始化 submodule 后，直接安装这些包：
git submodule update --init --recursive
pip install -e third_party/linkerhand-python-sdk
pip install -e third_party/somehand
scripts/setup/download_somehand_l6_assets.sh
只有在 hands.enabled=true 时才需要安装这些包。
Sim2Real 录制
pip install -e '.[recording]'
该配置包含 Pico sim2real 栈，以及 sim2real_record.yaml 使用的视频依赖。
RealSense Python 绑定与平台相关；使用 input.video.source=realsense 时，
需要在当前环境中手动安装 pyrealsense2。在 Arm 机器上，请使用
conda-forge，而不是 pip 包：
conda install -c conda-forge pyrealsense2
验证安装
python -c "import teleopit; print('teleopit OK')"
python -c "import train_mimic.tasks; print('training OK')" # 仅在安装了训练配置时适用