NVIDIA 宣布推出NVIDIA Isaac Sim的2022.2 版本。作為機器人仿真和合成數(shù)據(jù)生成（ SDG ）工具，該NVIDIA Omniverse應(yīng)用程序加速了智能機器人的開發(fā)、測試、培訓(xùn)和部署。

使用 NVIDIA Isaac Sim ，您可以輕松導(dǎo)入您選擇的機器人模型。使用它來構(gòu)建真實的環(huán)境以驗證機器人的物理設(shè)計，并充分使用其軟件堆棧以確保性能。模擬過程中還可以生成合成數(shù)據(jù)集，以訓(xùn)練機器人感知系統(tǒng)中使用的人工智能模型。使用強化學(xué)習(xí) API 來訓(xùn)練機器人控制堆棧中的模型。

NVIDIA Isaac Sim可從云端訪問，供世界各地的跨職能團隊使用，也可在任何具有網(wǎng)絡(luò)瀏覽器的設(shè)備上使用。

最新版本的重點是提高制造和物流機器人用例的性能和功能?，F(xiàn)在支持將人員和復(fù)雜的輸送機系統(tǒng)添加到模擬環(huán)境中。預(yù)集成了更多的資產(chǎn)和流行的機器人，以縮短模擬時間。

對于 ROS 開發(fā)人員，增加了對 ROS2 Humble 和 Windows 的支持。對于機器人研究人員來說，有一系列新的能力旨在促進強化學(xué)習(xí)、協(xié)作機器人編程和機器人學(xué)習(xí)。

圖 1. NVIDIA Isaac Sim 2022.2 中的人物模擬

NVIDIA Isaac Sim 2022.2 發(fā)布亮點

以下是新版本的一些亮點：

倉庫物流

倉庫物流是機器人創(chuàng)新的最重要領(lǐng)域之一。NVIDIA Isaac Sim 有幾種工具可以滿足倉庫中機器人仿真的需求。

此前，發(fā)布了可以生成數(shù)字孿生倉庫的工具?，F(xiàn)在，NVIDIA Isaac Sim 包括構(gòu)建逼真的傳送帶的工具。還包括一個人物模擬器，用于將數(shù)字人添加到倉庫環(huán)境中。該工具可用于驗證在人類附近工作的機器人的感知和安全系統(tǒng)。

制造業(yè)

制造環(huán)境長期以來一直采用機械手機器人來自動化其過程。2022.2 版本具有多個新功能，用于處理機械手機器人的運動控制。NVIDIA Isaac Sim 中更新的動作生成擴展現(xiàn)在簡化了運動控制算法的集成和基準(zhǔn)測試。所包含的算法RMPFlow為具有智能防撞功能的機器人創(chuàng)建了平滑的軌跡。

除了提高性能外，此版本還提供了許多可用性改進，包括Lula 機器人描述文件的圖形編輯器。還添加了一組新的操縱器。

車隊優(yōu)化

cuOpt for Isaac Sim擴展是直接與 NVIDIA Isaac Sim 集成的NVIDIA cuOpt引擎的部署。NVIDIA cuOpt 是一個運營研究優(yōu)化 API ，可幫助您創(chuàng)建復(fù)雜的實時車隊路線。這些 API 可用于解決具有多個約束的復(fù)雜路由問題，并提供新功能，如動態(tài)重新路由、作業(yè)調(diào)度和機器人路由規(guī)劃，同時使用亞秒解算器響應(yīng)時間。

改進 ROS 支持

ROS 支持已升級為支持 ROS 2 Humble。Isaac ROS也是基于 Humble 版本的，現(xiàn)在可以在這個版本中輕松地進行模擬和測試。ROS 2 支持也添加到 Windows 計算機上。

研究工具

機器人研究人員的重要新功能包括Isaac Gym（強化學(xué)習(xí)）的性能改進。用于協(xié)作機器人編程的Isaac Cortex有了新的例子。最后，一個新的開源工具Isaac ORBIT為機器人學(xué)習(xí)和運動規(guī)劃提供了模擬操作環(huán)境和基準(zhǔn)。

圖 2. NVIDIA Isaac Sim 2022.2 中的傳送帶實用程序

NVIDIA Isaac Sim 憑借云訪問及其豐富的照片真實和物理精確模擬能力，將為智能機器人的開發(fā)建立新的方法。

圖 3. 在 NVIDIA Carter 機器人上的 NVIDIA RTX （光線追蹤）激光雷達

立即開始

下載 NVIDIA Isaac Sim：

https://developer.nvidia.com/isaac-sim

閱讀 2022.2 發(fā)布筆記：

https://docs.omniverse.nvidia.com/app_isaacsim/app_isaacsim/release_notes.html

通過 DLI 課程提升您的技能， Isaac Sim 機器人仿真簡介：

https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-OV-03+V1/

審核編輯 ：李倩