NVIDIA 推出 Isaac Sim 重大更新,提供更先進的智慧機器人模擬技術

NVIDIA 推出 Isaac Sim 重大更新,提供更先進的智慧機器人模擬技術

新的人工智慧功能及雲端存取能力讓使用機器人平台的公司

從物流、製造、能源到零售等產業都能實現自動化

 

隨著有越來越多的產業紛紛採用自動化技術來解決供應鏈的挑戰和勞動力短缺等問題,對智慧機器人的需求也因此不斷增長。

根據 ABI Research 的統計數據,工業用與商用機器人安裝數量的成長幅度將超過 6.4 倍,從 2020 年的 310 萬增加到 2030 年的 2,000 萬。在進行開發、驗證和部署這些新型人工智慧 (AI) 機器人的同時,需要運用模擬技術,將它們置於更為逼真的環境場景中。

NVIDIA 在 CES 2023 中宣布推出 Isaac Sim 的重大更新。Isaac Sim 的機器人模擬工具可以在各種操作條件下符合真實環境中以虛擬方式建構及測試機器人。以用於創建和運行元宇宙應用程式的 NVIDIA Omniverse 平台為基礎,Isaac Sim 現已開放從雲端進行各項操作。

為機器人專家提供強大的 AI 驅動能力

人類與協作式機器人 (Cobots) 或自主移動機器人 (AMRs) 並肩工作的程度日漸加深,將人類及其常見行為添加到模擬的環境中便顯得至關重要。

Isaac Sim 全新的人物模擬功能可以將人類角色加入倉庫或生產設施中,並執行一些日常熟悉的行為,像是堆放包裹或是推動手推車等。Isaac Sim 現已支援眾多的常見行為,因此模擬這些行為就像發號施令一樣簡單。

為了將模擬環境與現實世界中所觀察到的結果差異降至最低,各項傳感器模型必須符合物理原則。

使用 NVIDIA RTX 技術,Isaac Sim 現在能夠即時且精準呈現來自傳感器的各項物理數據資料。在RTX 技術模擬激光雷達的情況下,光線追蹤技術能針對各種照明條件或是反射材料,呈現更為準確的感測器數據。

Isaac Sim 還提供了許多全新的模擬 3D 資產,對於建構精準且符合物理原則的模擬環境可說是至關重要。從倉庫零件到熱門的機器人皆準備就緒,因此開發人員和使用者可以快速開始進行建構。

NVIDIA 提供給機器人研究人員的重要新功能,包括用於強化學習的 Isaac Gym 以及用於協作式機器人編程的 Isaac Cortex。而 Isaac ORBIT 這項新工具則是為機器人學習與運動規劃,提供模擬操作環境和基準。

對於大型機器人操作系統 (ROS) 開發人員,Isaac Sim 在升級後則是加入支援 ROS 2 Humble 和 Windows。現在,所有 Isaac ROS 軟體都能夠在模擬的環境中使用。

擴大 Isaac 平台功能及生態系統推動採用

龐大又複雜的機器人生態系統跨足物流、製造、零售、能源、永續農業等多個產業。

端到端 Isaac 機器人平台為機器人生態系統提供先進的 AI 和模擬軟體,以及加速運算能力。現有超過百萬名開發人員和上千間公司依賴使用 Isaac 平台的一個或多個部分。這包括許多公司已部署使用 Isaac Sim 在虛擬世界裡開發和測試的物理機器人。

Telexistence 在日本境內的 300 間便利商店部署了飲料補貨機器人。德國鐵路股份公司 (Deutsche Bahn) 為了提高行車安全,正在訓練 AI 模型來處理在現實世界中非常重要卻又十分罕見的意外情況,比如行李掉在火車鐵軌上。薩爾科 (Sarcos Robotics) 正在開發用於搬放太陽能板的機器人,以協助安裝可再生能源裝置。

飛斯妥 (Festo) 使用 Isaac Cortex 來簡化設計協作式機器人編程作業,並且把模擬好的技能轉移到物理機器人上。弗勞恩霍夫應用研究促進協會 (Fraunhofer) 使用 Isaac Sim 精準符合物理原則又能創造出寫實畫面的視覺化功能來開發先進的自主移動機器人 (AMR)。非夕科技 (Flexiv) 則是使用 Isaac Replicator 來產生合成數據資料以訓練 AI 模型。

儘管訓練機器人很重要沒錯,但模擬技術在訓練人類操作員與機器人工作,或是為機器人進行編程扮演更為關鍵的角色。Ready Robotics 正在使用 Isaac Sim 指導設計工業機器人編程。Universal Robotics 正在使用 Isaac Sim 進行人才培育,以及從雲端訓練終端操作員。

https://youtube.com/watch?v=lcee9ntkOjk%3Ffeature%3Doembed

雲端存取功能讓 Isaac 平台觸手可及

借助 Isaac Sim 雲端存取功能,全球從事機器人開發項目的多學科團隊便能更方便地使用 Isaac Sim 平台進行協作,而這個平台也帶來更多的靈活性及擴充性,以測試和訓練虛擬機器人。

在使用機器人系統建構新設施或是擴展現有的自主機器人系統時,缺乏足夠的訓練數據資料往往會不利於部署作業。Isaac Sim 利用 Isaac Replicator,讓開發人員能夠創建大量模擬真實環境物理特性的實況數據資料庫。

隨著自動化需求的增加,在部署好機器人之後,就需要規劃動態路線,以便高效運行由數百個機器人所組成的隊伍。NVIDIA cuOpt 為一款即時機器人隊伍任務分配和路線規劃引擎,可通過自動化提高整體運作效率。

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