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    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 SimNVIDIA Isaac Lab開發者預覽版 — — 參考機器人仿真和學習框架。這些版本現已在 GitHub 上推出,可讓您搶先體驗先進功能,以便在基于物理的仿真環境中構建、訓練和測試 AI 機器人。

    Isaac Sim 的新功能

    An image of a simulated factory scene with boxes, ladders and a forklift, as generated by Isaac Sim.
    圖 1:Isaac Sim 中叉車的模擬工廠場景

    Isaac Sim 是一款基于 NVIDIA Omniverse 構建的參考應用,支持用戶在基于物理的仿真環境中開發、仿真和測試 AI 驅動的機器人。Isaac Sim 5.0 的主要更新包括:

    開源可用性

    Isaac Sim 專用的擴展程序正在一個新的公共 Github 存儲庫中開源,這將允許用戶構建和運行 Isaac Sim。此資源庫將作為社區的搶先體驗版,通過公共開發分支提供新功能的訪問權限。請注意,Omniverse Kit 的組件仍處于封源狀態,目前不接受外部貢獻。此公共開發分支將通過錯誤修復不斷更新。一旦所有組件都通過 NVIDIA 的質量保證標準,我們將為官方 5.0 版本提供二進制版本。

    先進的合成數據生成 pipeline

    Isaac Sim 引入了多個新擴展程序,可擴展用于訓練、測試和驗證 AI 機器人的合成數據生成功能

    • MobilityGen 將作為 Isaac Sim 中的擴展程序提供,支持生成各種基于物理性質的數據和感知模型訓練數據,例如占用地圖、機器人狀態、姿態、速度和圖像。
    • 抓取數據生成將作為新教程提供,其中介紹了一個工作流,支持自動生成抓取候選項,模擬每次抓取嘗試,并記錄訓練和評估的成功指標。
    • NVIDIA Omniverse Replicator 的新寫入器針對 NVIDIA Cosmos Transfer 輸入進行了優化,使用戶能夠輕松生成和導出用于提取的高質量合成數據。它支持獨立工作流和 Script Editor,并且可以無縫集成到現有的 Isaac Sim 合成數據生成腳本中。
    • Isaac Sim 中的新工作流現支持為大規模物理環境生成合成數據。其中包括觸發各種真實場景的 Incident Simulation,以及自動標記事件數據以豐富訓練數據集的 Caption Generation。它們共同增強了視覺 AI 模型開發的場景理解。此外,現有的 Actor 和 Object Simulation 工作流程已經過優化,可進一步提高合成數據的質量和效率。

    新的機器人模型

    Isaac Sim 5.0 引入了新的機器人模型和導入工具,使仿真設置更快、更一致,并且更接近現實世界的行為。

    • 新的機器人模式將 OpenUSD 中的機器人定義標準化,該模式現已應用于 NVIDIA 的擴展機器人資產庫,庫中包含新機器人模型。機器人導入器現在使用新的機器人模式,新的 Robot Import Wizard 提供了一個簡化的分步流程,用于裝配和導入用于仿真的機器人。
    • Isaac Sim 5.0 中的新模式還支持通過 OpenUSD 模式定義的新關節摩擦模型,包括 actuator 和 friction 參數,該模型是與 Hexagon Robotics 和 maxon 合作開發的。這些模型可確保仿真中關節和電機的驅動能夠密切反映現實世界的系統動態,從而縮小仿真與現實之間的差距。

    改進了傳感器仿真

    Isaac Sim 現在為傳感器仿真帶來了重大飛躍,使定義和測試傳感器模型變得比以往更容易,具有更高的真實感和可控性。

    • 新的 OmniSensor USD 架構將直接在 USD 中定義 RTX 傳感器,以及新的深度傳感器模型,該模型可以模擬具有詳細差異偽影的逼真立體深度。此外,素材庫已得到擴展,包含新的傳感器模型。

    標準化 ROS 2 接口和 ZMQ 橋接器

    Isaac Sim 5.0 全面支持 ROS 2 Jazzy Jalisco,兼容標準化的 ROS 2 模擬接口,以及針對運動規劃工作流程更新的 MoveIt 2 教程。此外,新的 ZeroMQ 橋接器可促進 Isaac Sim 與外部系統之間的通信。它還可作為開發自定義中間件橋接器的參考示例。

    Isaac Lab 的新功能

    An image of a robot standing in front of a table, representing a bi-manipulation task of pipe sorting using a fine-tuned GR00T N1 model with GR00T-mimic data in Isaac Lab.
    圖 2:Isaac GR00T N1 部署在 Isaac Lab 的 Fourier GR1 人形機器人上,執行雙操作任務。

    Isaac Lab 是一個專為訓練和評估機器人學習策略而構建的開源框架。Isaac Lab 2.2 的新更新支持:

    • GR00T N1 基準測試:它可以使用預構建任務 (例如螺母傾注和管道分類) 對 NVIDIA Isaac GR00T N 開放基礎模型進行閉環評估 (數據生成、后訓練和評估) 。
    • 增強的合成運動生成:這將使用 NVIDIA Isaac GR00T-Mimic 的雙手動訓練環境放大收集的機器人操作數據。
    • Omniverse Fabric 集成:Isaac Lab 現在支持 Fabric,可縮短加載時間,并更高效地執行物理模擬和傳感器數據采集。
    • 張量化吸盤抓手:這提供了靈活的,動態抓取模擬,對于準確的強化學習和操作任務至關重要。

    開始使用

    從 Github 下載源代碼,立即開始使用 Isaac Sim 5.0Isaac Lab 2.2 的早期開發者版本。

    您可以在此處詳細了解這些功能。

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    開始使用 NVIDIA Isaac 庫和 AI 模型開發物理 AI 系統

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