Nachricht

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Einführung：

Am 2. Juli wurde „Chimp“ gemeinsam mit NVIDIA gelauncht.Offener NVIDIA Robotics-Kurs"Erfolgreich abgeschlossen.Shu Jiaming, Direktor für Lösungsarchitektur, NVIDIAvon"NVIDIA Isaac beschleunigt die visuelle 3D-Wahrnehmung von Robotern und die Flugbahnplanung von Roboterarmen》 führte eine Live-Übertragung zum Thema durch.

Die Ära der KI-Roboter ist angebrochen.Basierend auf der NVIDIA Isaac-Robotikplattform nutzt NVIDIA kontinuierlich die neueste generative KI und fortschrittliche Simulationstechnologie, um die Entwicklung der KI-Robotiktechnologie zu beschleunigen

Seit diesem Jahr hat die NVIDIA Isaac-Roboterplattform wichtige Updates erhalten. Auf der GTC 2024 im März veröffentlichte NVIDIA eine Reihe grundlegender Modelle, Robotertools und GPU-Beschleunigungsbibliotheken wie Isaac Perceptor und Isaac Manipulator. Im Juni dieses Jahres stand auch die neueste NVIDIA Isaac Sim 4.0-Version offiziell zum Download bereit.

Isaac Perceptor für AMR Vision AI bietet Entwicklern 360-Grad-Sichtfunktionen mit mehreren Kameras. Diese Funktion kann die 3D-Surround-Vision-Fähigkeiten und die räumliche Schichtung von AMR verbessern, AMR dabei helfen, die Arbeitseffizienz zu verbessern und gleichzeitig die Genauigkeit der Hindernisvermeidung zu verbessern, um die Sicherheit der Arbeiter zu gewährleisten.

Isaac Manipulator bietet Flexibilität und modulare KI-Funktionen für Roboterarme. Isaac Manipulator verwendet ein Transformer-basiertes Basismodell und eine GPU-Beschleunigungsbibliothek, um die Pfadplanung zu beschleunigen und sicherzustellen, dass der Roboter Aufgaben reibungsloser und effizienter ausführen kann. Darüber hinaus können mit dem Isaac Manipulator auch Greifhaltungen für den Roboterarm generiert werden.

Auf physischer KI basierende Robotik wird unsere Branchen und unser Leben verändern. Physische KI-Modelle sind in der Lage, ihre Umgebung zu verstehen und komplexe Aufgaben in der physischen Welt autonom zu erledigen. Viele komplexe Aufgaben sind schwer zu programmieren und basieren auf generativen physischen KI-Modellen, die mithilfe von Reinforcement Learning in einer Simulationsumgebung trainiert werden. Mit NVIDIA Isaac Sim, einer auf NVIDIA Omniverse basierenden Referenzanwendung, können Entwickler KI-Roboter und autonome Maschinen in einer virtuellen Umgebung entwerfen, simulieren, testen und trainieren, die den Gesetzen der Physik gehorcht. NVIDIA Isaac Sim hilft Teams, synthetische Daten zu generieren, Roboterstrategien zu trainieren und bei Bedarf verschiedene Anwendungsszenarien zu erstellen, um den gesamten Roboterstapel vor der Bereitstellung zu validieren.

In diesem offenen Kurs stellte Herr Shu Jiaming zunächst kurz die wichtigen Aktualisierungen der NVIDIA Isaac-Roboterentwicklungsplattform vor, erklärte dann, wie man Isaac Perceptor zur Verbesserung der visuellen 3D-Rundum-Wahrnehmungsfähigkeiten von AMR verwendet, und diskutierte dann die Verwendung von Isaac Manipulator zum Erzeugen von Greifen Posen und beschleunigen die Flugbahnplanung. Abschließend erläuterte Lehrer Shu Jiaming, wie man in Isaac Sim Tests und Beurteilungen durchführt.

Die PPT-Kursunterlagen von Lehrer Shu Jiaming wurden auf dieses öffentliche Konto hochgeladen [Algorithmusstatus】, Sie können auf das Schlüsselwort „Isaac" erhalten.

Empfohlene PPT

Teilweise Qualitätssicherung

F1: Welche spezifischen Erweiterungen und Verbesserungen bietet Isaac Lab im Hinblick auf den Orbit?

A1:https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/index.html

F2: Lässt sich das Programm von IsaacGymEnvs leicht in Isaac Sim übertragen?

A2: https://isaac-sim.github.io/IsaacLab/source/migration/migrating_from_isaacgymenvs.html

F3: Welche sind die wichtigsten in Isaac Sim integrierten Renderer und was sind die Unterschiede?

A3:https://docs.omniverse.nvidia.com/materials-and-rendering/latest/rtx-renderer.html#rtx-renderer

Vollständige Wiedergabe