機器人

2025年 7月 22日

使用 NVIDIA Warp 和高斯拋物線法構建機器人心理模型

本文將探討構建物理世界的動態數字表示的光明方向，這一主題在近期研究中日益受到關注。我們引入了一種在機器人環境中構建數字孿生的方法，
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2025年 7月 16日

借助 NVIDIA Isaac 在醫療健康領域推動 AI 機器人開發

世界衛生組織預測，到 2030 年，全球將短缺外科醫生、放射科醫生和護士等 1500 多萬醫護人員。在美國，到 2034 年，
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2025年 7月 16日

R2D2：利用 NVIDIA 研究工作流和全局基礎模型訓練通用機器人

機器人領域的一項主要挑戰是訓練機器人執行新任務，而無需為每個新任務和環境收集和標記數據集。
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2025年 6月 24日

借助 NVIDIA Isaac Manipulator 和 Vention Machine 提高工業機器人的靈活性 Motion AI

隨著工業自動化的加速，工廠越來越依賴先進的機器人技術來提高生產力和運營彈性。機器人的成功部署取決于精確的運動規劃、
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2025年 6月 17日

R2D2：利用 NVIDIA Research 構建AI驅動的3D機器人感知與地圖構建技術

機器人必須感知和解釋其 3D 環境，才能安全有效地行動。這對于非結構化或陌生空間中的自主導航、對象操作和遠程操作等任務尤為重要。
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2025年 6月 16日

使用世界基礎模型生成的合成軌跡數據提高機器人學習效果

在機電一體化和機器人 AI 基礎模型的進步的推動下，通用型機器人技術已經問世。但關鍵的瓶頸依然存在：
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2025年 6月 16日

Isaac Sim 和 Isaac Lab 現已推出早期開發者預覽版

NVIDIA 今天發布了 NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA Isaac Lab 的開發者預覽版…
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2025年 6月 12日

NVIDIA Holoscan 傳感器橋接技術賦予開發者實時數據處理能力

在快速發展的機器人和邊緣 AI 領域，高效處理和傳輸傳感器數據的能力至關重要。許多邊緣應用正在擺脫單傳感器固定功能解決方案，
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2025年 6月 11日

使用 NVIDIA Cosmos Predict-2 構建自定義物理人工智能基礎模型

構建更智能的機器人和自動駕駛汽車 (AV) 始于能夠理解現實世界動態的物理 AI 模型。這些模型發揮著兩個關鍵作用：
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2025年 6月 11日

使用適用于物理 AI 的 NVIDIA NeMo Agent 工具包擴展逼真的機器人仿真

物理 AI 使自主系統 (例如機器人、自動駕駛汽車和智能空間) 能夠在現實世界中智能地感知、理解和行動。但是，
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2025年 5月 20日

使用 NVIDIA Isaac Lab 為工業機器人裝配應用彌合仿真與現實之間的差距

多個部件的組裝在幾乎每個主要行業 (如制造、汽車、航空航天、電子和醫療設備) 中都發揮著關鍵作用。盡管機器人組裝應用廣泛，
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2025年 5月 18日

利用 NVIDIA Cosmos Reason 整理合成數據集以訓練物理 AI 模型

AI 系統如何理解可能發生的事故與物理上不可能發生的事件之間的區別？還是計劃在邊緣場景中進行跨人類、物體和環境的多步驟交互？
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2025年 5月 18日

NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA Isaac Lab 即將新增高級傳感器物理特性、自定義和模型基準測試功能

在 COMPUTEX 2025 上，NVIDIA 宣布對其機器人仿真參考應用 NVIDIA Isaac Sim 和機器人學習框架…
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2025年 5月 16日

R2D2：通過 NVIDIA Research 解鎖機器人裝配和豐富的接觸操作

本期 NVIDIA 機器人研發摘要 (R2D2) 探討了 NVIDIA Research 針對機器人裝配任務提供的多個接觸性豐富的操作工作流，
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2025年 5月 14日

光輪智能利用 NVIDIA GR00T N1 人形機器人模型落地汽車工廠生產應用

光輪智能成功將 NVIDIA GR00T N1 人形機器人基礎模型部署至汽車制造生產線，
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2025年 4月 25日

R2D2：利用 NVIDIA 研究工作流程和模型提升靈巧機器人的適應性

如今，Robotic arms 用于組裝、包裝、檢查等更多應用領域。但是，它們仍然經過預編程，可以執行特定的、通常是重復性的任務。
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