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導入：

7月2日、NVIDIAと共同で「Chimp」が発売された。NVIDIA ロボティクス オープンコース「無事に完了しました。NVIDIA ソリューション アーキテクチャ ディレクター Shu Jiaming 氏による"NVIDIA Isaac がロボットの 3D 視覚認識とロボット アームの軌道計画を高速化》をテーマに生放送を実施した。

AIロボットの時代が到来しました。NVIDIA Isaac ロボティクス プラットフォームに基づいて、NVIDIA は最新の生成 AI と高度なシミュレーション テクノロジを継続的に利用して、AI ロボティクス テクノロジの開発を加速しています。

今年以来、NVIDIA Isaac ロボット プラットフォームに重要なアップデートが適用されました。 3 月の GTC 2024 で、NVIDIA は一連の基本モデル、ロボット ツール、Isaac Perceptor や Isaac Manipulator などの GPU アクセラレーション ライブラリをリリースしました。今年 6 月には、最新の NVIDIA Isaac Sim 4.0 バージョンも正式にダウンロードできるようになりました。

AMR Vision AI 用 Isaac Perceptor は、開発者にマルチカメラの 360 度ビジョン機能を提供します。この機能により、AMR の 3D サラウンド ビジョン機能と空間レイヤリングが向上し、AMR の作業効率が向上すると同時に、障害物回避の精度が向上して作業者の安全が確保されます。

Isaac Manipulator は、ロボット アームに柔軟性とモジュール式 AI 機能を提供します。 Isaac Manipulator は、Transformer ベースの基本モデルと GPU アクセラレーション ライブラリを使用してパス計画を加速し、ロボットがよりスムーズかつ効率的にタスクを実行できるようにします。さらに、Isaac Manipulator を使用して、ロボット アームの掴みポーズを生成することもできます。

物理的な AI を活用したロボティクスは、私たちの産業と生活を変革します。物理 AI モデルは周囲の環境を理解し、物理世界で複雑なタスクを自律的に完了できます。複雑なタスクの多くはプログラムするのが難しく、シミュレーション環境で強化学習を使用してトレーニングされた生成物理 AI モデルに依存しています。 NVIDIA Omniverse に基づくリファレンス アプリケーションである NVIDIA Isaac Sim を使用すると、開発者は物理法則に従う仮想環境で AI ロボットや自律マシンを設計、シミュレーション、テスト、トレーニングできます。 NVIDIA Isaac Sim は、チームが合成データを生成し、ロボット戦略をトレーニングし、展開前にロボット スタック全体を検証するニーズに基づいてさまざまなアプリケーション シナリオを構築するのに役立ちます。

この公開クラスでは、Shu Jiaming 氏が最初に NVIDIA Isaac ロボット開発プラットフォームの重要なアップデートを簡単に紹介し、次に Isaac Perceptor を使用して AMR の 3D サラウンド視覚認識機能を向上させる方法を説明し、次に Isaac Manipulator を使用してポーズを把握し、軌道計画を加速します。最後に、Shu Jiaming 教師が、Isaac Sim でテストと評価を実施する方法を共有しました。

Shu Jiaming 教師のコースウェア PPT がこの公開アカウントにアップロードされました [アルゴリズムの状態】というキーワードに返信できます。アイザック』を入手する。

注目のPPT

部分的なQA

Q1: Isaac Lab は軌道に基づいて具体的にどのような拡張や改善を行っていますか?

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

Q2: IsaacGymEnvs のプログラムは Isaac Sim に簡単に移植できますか?

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

Q3: Isaac Sim に統合されている主なレンダラーは何ですか?またその違いは何ですか?

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

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