Isaac Sim

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

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 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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2025年 4月 11日

使用 NVIDIA NIM 管理科學文獻中的生物研究成果

科學論文多種多樣，通常為同一實體使用不同的術語，使用不同的方法來研究生物現象，并在不同的上下文中展示研究結果。
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2025年 3月 27日

R2D2：利用 NVIDIA 研究中心的新型工作流和 AI 基礎模型，提升機器人的移動和全身控制能力

歡迎閱讀首期“NVIDIA 機器人研究與開發摘要（R²D²）”。
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2025年 3月 18日

人形機器人學習的合成運動生成管道構建

通用人形機器人需要能夠快速適應現有的以人類為中心的城市和工業工作空間，處理繁瑣、重復或體力要求高的任務。這些移動機器人經過設計，
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2025年 3月 18日

構建人形機器人學習的合成運動生成流程

通用人形機器人需要能夠快速適應現有的以人類為中心的城市和工業工作空間，處理繁瑣、重復或體力要求高的任務。這些移動機器人經過設計，
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2025年 3月 18日

加速通用人形機器人的開發：NVIDIA Isaac GR00T N1

人形機器人需要能夠適應人類工作空間，處理重復性或高強度任務。然而，為真實世界的任務和不可預測的環境創建通用人形機器人是一項挑戰。通常來說，
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2025年 3月 18日

使用 OpenUSD 實現模塊化和可擴展的機器人仿真和開發

在 物理 AI 飛速發展的推動下 ，機器人領域正在經歷重大變革。這一演變加快了新機器人解決方案的上市時間，增強了人們對其安全能力的信心，
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2025年 3月 11日

使用 NVIDIA AI Blueprint 構建實時多模態 XR 應用以進行視頻搜索和摘要

隨著 生成式 AI 和視覺基礎模型的最新進展，VLM 呈現了新一波視覺計算浪潮，其中模型能夠實現高度復雜的感知和深度上下文理解。
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2024年 10月 22日

NVIDIA Isaac Perceptor Anywhere MSA 校準指南

多模態傳感器校準對于實現機器人、自動駕駛汽車、地圖構建和其他感知驅動應用的傳感器融合至關重要。
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2024年 10月 22日

ROS 2 和 NVIDIA Isaac Sim 機器人模擬與測試入門指南

物理 AI 賦能的機器人 需要在物理世界中自主感知、規劃和執行復雜任務，其中包括在動態和不可預測的環境中安全、高效地運輸和操控物體。
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2024年 7月 29日

利用 NVIDIA Isaac 實驗室加速機器人模擬學習

機器人需要具備適應能力，能夠隨時學習新技能并適應周圍環境。然而，傳統訓練方法可能會限制機器人在新情況下應用所學技能的能力，
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2024年 7月 11日

跨多種幾何形狀訓練機器人裝配技能從模擬到現實遷移

家庭和工業環境中的大多數物體都由多個必須組裝的部件組成。雖然人類工人通常會進行裝配，但在某些行業（如汽車行業）中，機器人裝配非常普遍。
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2024年 7月 10日

利用合成數據微調 AI 模型提升多攝像頭跟蹤精度

針對特定用例的大規模合成數據在現實世界的計算機視覺和 AI 工作流程中變得越來越重要。這是因為數字孿生是一種強大的方式，可以為工廠、
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