NVIDIA 打造 Isaac AMR 平台以協助市值九兆美元的物流業

NVIDIA 打造 Isaac AMR 平台以協助市值九兆美元的物流業

 

DeepMapMetropolis  ReOpt 提高自主移動機器人車隊的效能

預期至 2025 年,機器人站點量將增加近六倍

 

製造與物流中心的內部極其複雜,每當新的耳塞或襪子在數小時內送達至你家門口,或一輛車離開裝配線,背後是由人工智慧 (AI) 驅動、猶如一座魔法迷宮的物流。

像這樣的大型設施不斷地在變化,機器人在數英里長的走道上來回走動並撿起數百萬件產品,以協助移動團隊,而過程中總是存在許多障礙。

NVIDIA 今天宣布推出 Isaac Autonomous Mobile Robot (AMR) 平台,最佳化調整運作效率並加速 AMR 部署。Isaac AMR 擴大 NVIDIA Isaac 建立及部署機器人應用程式的能力,將地圖繪製、站點分析及車隊最佳化等功能用於 NVIDIA EGX 伺服器上。

這類型的工業設施可以與城市裡的街區或體育場一樣大,它們不斷地調整、重新配置或擴大規模以滿足當時的產品需求,同時也要調整自主機器人的路徑規劃和改道動作。

從產業規模來看,就算是稍稍調整以取得最佳路線,也能為市值九兆美元的物流業省下數十億美元。

據 Interact Analysis 的資料顯示,預估至 2025 年,部署自主移動機器人的站點將從 2020 年的 9,000 個增加至 53,000 個。同時,人工短缺和 COVID-19 疫情的影響,供應鏈難以跟上日益成長的電商領域。

而其中一項難題便是快速且自動地發展高精度機器人地圖的能力。機器人需要隨著作業規模的調整或波動而不斷地更新行走的地圖,而提高移動機器人對持續變化的環境的情境感知能力,並且持續重新優化調整路線,同時透過模擬來發展全新的技術組合,對運作效率來說十分重要。

Isaac AMR 是 NVIDIA 投入多年心血的產品研發成果。該框架可以在 NVIDIA NGC 軟體中心及 NVIDIA Omniverse 平台上使用,起初採用 Metropolis 和 ReOpt,很快將會加入 DeepMap 和更多 NVIDIA 的技術。

採用 Isaac AMR 以擴大作業規模

開發用於製造和物流中心使用的自主移動機器人時,在 AI 和運算方面所遇到的難題,與開發自動駕駛車所面臨的挑戰沒有什麼不同。

一樣都要避開障礙物和人以到達目的地。由 GPU 加速演算法所驅動的數千個感測器,幫助自主機器人車隊解決旅行推銷員問題 (traveling salesman problem),即在不斷變化的工業工作流程中即時找出多個目的地間的最短路徑。

 

Isaac AMR 平台使用 NVIDIA Omniverse 來為即將部署 AMR 的設施建立數位孿生內容。建立在 Omniverse 上的 NVIDIA Isaac Sim 可透過高保真物理和感知技術,在數位孿生中模擬機器人車隊、工作人員及其它機器的行為,還能生成用於訓練 AI 模型的合成資料

Isaac AMR 由 GPU 加速的 AI 技術與 SDK 組成,包括 DeepMap、ReOpt 和 Metropolis。這些技術透過 NVIDIA Fleet Command,安全地進行協調並提供雲端交付服務。

DeepMap 提供先進的地圖繪製能力

NVIDIA 日前收購 DeepMap 一事也為 AMR 產業帶來先進的自動駕駛車地圖繪製技術。

AMR 部署可以存取 DeepMap 平台的雲端 SDK,將機器人繪製大型設施地圖的時間,從原本的數週縮短至幾天的時間,同時還能達到公分等級的精確程度。

DeepMap 更新用戶端讓機器人能夠視需求即時更新地圖。而 DeepMap SDK 則是加入語義理解能力,為地圖加上智慧層,機器人便能辨識像素所代表的物體,並知道是否可以朝某一個方向行動,同時還能解決建立室內外地圖的問題。

作為 Isaac AMR 平台的一環,NVIDIA DeepMap 透過 Omniverse 與 Metropolis、ReOpt、Isaac Sim 等元件進行整合。

NVIDIA Metropolis 加入即時情境感知能力

從地圖上並無法看出環境中的所有內容,而 AMR 上的先進感測器並非可以一直確保安全和高效率的運作。

NVIDIA Metropolis 影像分析平台能夠存取部署在工廠或倉庫各處的攝影機和感測器,滿足了對從更高層次即時進行「由外而內」感知作業的需求。

借助 Metropolis,AMR 可以在工廠間獲得更多層次的情境感知,以避開極為壅塞的區域、消除盲點,並提高看到人員和其它 AMR 的程度。Metropolis 預先訓練的模型為針對特定站點需求進行客製化作業,提供一個良好的開端。

ReOpt 函式庫改變物流業

NVIDIA ReOpt AI 軟體函式庫可用於即時最佳化調整車輛路線規劃和物流,並應用於 AMR 車隊。

在決定為大型複雜環境部署最佳 AMR 車隊規模時,機器人速度、電池壽命、運輸尺寸和重量,以及設施佈局等多項因素都須納入考量。

企業可以透過使用 Isaac Sim 的 NVIDIA ReOpt 模擬多個 AMR 的互動情況。這些可以在倉庫等環境的數位孿生項目中,快速且準確地進行,還能夠在將機器人部署到生產環境中前,隨著情況變化進行模擬,如此一來便能節省時間和成本。

而一旦部署之後,必須持續重新最佳化調整路線,以達到最高的作業效率。NVIDIA ReOpt 能夠按照部分約束條件,動態重新調整一支由各種 AMR 組成的車隊,以取得最佳化的行進路線。

 AMR 部署到生產環境中

可在 NVIDIA EGX 伺服器上使用的 Isaac AMR 平台,提供建立工業與人機模擬和路線最佳化的完整路徑,強化 AI 推動物流業的發展。

Isaac AMR 平台是專為企業級與雲端運算環境所打造。在 Isaac AMR 平台中所展示的 NVIDIA 技術,可以使用 NVIDIA Fleet Command 在 EGX 伺服器上安全地進行部署和管理。

 

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