Sim2Real – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 18 Jul 2024 06:02:02 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 跨多種幾何形狀訓練機器人裝配技能從模擬到現實遷移 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/training-sim-to-real-transferable-robotic-assembly-skills-over-diverse-geometries/ Thu, 11 Jul 2024 05:57:31 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10673 Continued]]> 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。 大多數這些機器人旨在執行高度重復性的任務,在精心設計的設置中處理特定部件。 在高混雜度、低批量制造(即生產各種產品的小批量過程)中,機器人還必須適應多樣化的部件、姿勢和環境。同時保持高精度和準確性,并實現這種適應能力是機器人領域面臨的一項重大挑戰。 得益于 NVIDIA 最近在對具有豐富接觸性的交互進行比實時更快的模擬方面取得的進展,現在機器人裝配任務(例如插入)的模擬已經成為可能,詳情請參閱使用 NVIDIA Isaac 通過新型模擬方法推進機器人裝配。這使得使用數據密集型學習算法來訓練模擬的機器人代理成為可能。 機器人裝配的 Sim 到 Real Transfer 的后續工作提出了使用強化學習(RL)在模擬中解決少量裝配任務的算法,

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縮小模擬現實的差距: NVIDIA Isaac 實驗室的訓練點四肢運動 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/closing-the-sim-to-real-gap-training-spot-quadruped-locomotion-with-nvidia-isaac-lab/ Mon, 17 Jun 2024 08:48:05 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10467 Continued]]> 由于四足動物的運動策略涉及復雜的動力學,對機器人技術提出了重大挑戰。在現實世界中,訓練四足動物上下樓梯可能會損壞設備和環境。因此,模擬器在學習過程中的安全和時間約束方面都發揮著關鍵作用。 利用深度強化學習(RL)在模擬環境中訓練機器人可以更有效、更安全地執行復雜任務然而,這種方法帶來了一個新的挑戰:如何確保這種在模擬中訓練的策略能夠無縫地轉移到現實世界換句話說,我們如何縮小模擬與現實的差距? 要縮小模擬與真實的差距,需要一個高保真的、基于物理的訓練模擬器、一臺高性能的人工智能計算機(如NVIDIA Jetson)和一個具有關節級控制的機器人。強化學習研究員套件是與波士頓動力公司、NVIDIA和人工智能研究所合作開發的,它將這些功能結合在一起,實現了從虛擬世界到現實世界的四足動物無縫部署。這套件包括Spot 四足機器人的聯合控制 API,以控制機器人的移動方式,

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將 Nav2 堆棧與 NVIDIA ISAAC ROS GEMs 集成 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/integrating-the-nav2-stack-with-nvidia-isaac-ros-gems/ Tue, 19 Apr 2022 04:43:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3744 Continued]]> NVIDIA GPU ROS GEMs 是一個 ROS 軟件包,用于優化基于人工智能的機器人應用程序,使其在 NVIDIA ISAAC 和 Jetson 平臺上運行。人們越來越有興趣將這些軟件包與 Nav2 項目集成,以幫助自主機器人在動態環境中成功導航。 這項工作完全是在仿真中完成的,可以作為將機器人能力從仿真轉移到現實世界的起點( Sim2Real )。 在這篇文章中,我將關注一個現實世界中的問題,即機器人因與倉庫中的叉車叉齒發生碰撞而受損。叉車是一種用于短距離搬運重物的工業卡車。它有一個被稱為尖頭(或叉子)的延伸部分,可以在物體下方滑動并提升物體。 主要使用的機器人傳感器( lidar )可以檢測叉車的車身,但不能檢測靠近地面的叉齒。在這種情況下,還需要其他傳感器來檢測這些彈齒。在本項目中,您將在模擬中的機器人上使用兩個 RGB 攝像頭。

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