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NVIDIA更新Isaac Sim 提供更先進機器人模擬技術
[SmartAuto 陳念舜 報導]   2023年01月06日 星期五 瀏覽人次: [3458]

基於現今有越來越多產業紛紛採用自動化技術,來解決供應鏈的挑戰和勞動力短缺等問題,對於智慧機器人的需求也因此不斷成長。NVIDIA今(5)日則發表新增人工智慧功能及雲端存取能力,讓使用機器人平台的公司從物流、製造、能源到零售等產業,都能實現自動化。

NVIDIA今(5)日發表新增人工智慧功能及雲端存取能力,讓使用機器人平台的公司從物流、製造、能源到零售等產業,都能實現自動化。
NVIDIA今(5)日發表新增人工智慧功能及雲端存取能力,讓使用機器人平台的公司從物流、製造、能源到零售等產業,都能實現自動化。

依ABI Research預估工業與商業用機器人安裝數量,將從2020年的310萬增加到2030年的2,000萬,成長幅度將超過6.4倍。且在進行開發、驗證和部署這些新型人工智慧(AI)機器人同時,需要運用模擬技術,置於更為逼真的環境場景中。

當人類與協作型(Cobots)或自主移動型機器人(AMRs)並肩工作的程度日漸加深,將人類及其常見行為添加到模擬的環境中,便顯得至關重要。NVIDIA在CES 2023中宣布推出機器人模擬工具(Isaac Sim)的重大更新,便能利用於創建和運行元宇宙應用程式的NVIDIA Omniverse平台為基礎,現已開放從雲端進行各種操作條件下,於符合真實環境中以虛擬方式建構、測試機器人。

如今,透過Isaac Sim全新的人物模擬功能,已可支援將人類角色加入倉庫或生產設施中,並執行一些日常熟悉的行為,像是堆放包裹或是推動手推車等,讓模擬這些行為就像發號施令一樣簡單。

且為了將模擬環境與現實世界中所觀察到的結果差異降至最低,各項傳感器模型必須符合物理原則。現今Isaac Sim即可在利用NVIDIA RTX光線追蹤技術模擬雷達雷射的情況下,將能針對各種照明條件或是反射材料,即時且精準呈現來自傳感器的各項物理數據資料。

Isaac Sim還為此提供了許多全新的模擬3D資產,對於建構精準且符合物理原則的模擬環境至關重要。只要從倉庫零件到熱門的機器人皆準備就緒,就能讓開發人員和使用者快速開始進行建構,在虛擬世界裡開發和測試的物理機器人;針對大型機器人操作系統(ROS)的開發人員,Isaac Sim還能在升級後支援ROS 2 Humble和Windows,讓所有Isaac ROS軟體都能在模擬的環境中應用。

NVIDIA表示,儘管訓練機器人很重要,但模擬技術在訓練人類操作員與機器人工作,或是為機器人進行編程,將扮演更為關鍵的角色。包括Ready Robotics,正在使用Isaac Sim來指導設計工業機器人編程;以及Universal Robotics 正在使用 Isaac Sim培育進行人才,以及從雲端訓練終端操作員。

至於NVIDIA提供給機器人研究人員的重要新功能,則有用於強化學習的Isaac Gym,以及協作型機器人編程的Isaac Cortex;Isaac ORBIT這項新工具,則是為了機器人學習與運動規劃,提供模擬操作環境和基準。

飛斯妥(Festo)即使用Isaac Cortex,來簡化設計協作式機器人編程作業,並且將模擬好的技能轉移到物理機器人上;弗勞恩霍夫應用研究促進協會(Fraunhofer),利用Isaac Sim精準、符合物理原則,又能創造出寫實畫面的視覺化功能,來開發AMR;非夕科技(Flexiv)則是透過Isaac Replicator,來產生合成數據資料以訓練AI模型。

目前此端到端Isaac機器人平台,已為龐大又複雜的機器人生態系統,提供先進的AI、模擬軟體與加速運算能力,跨足物流、製造、零售、能源、永續農業等多個產業;共有超過百萬名開發人員和上千間公司,依賴使用Isaac平台的其中之一或多個部分。

例如:Telexistence,在日本境內的300間便利商店,部署了飲料補貨機器人;德國鐵路公司 (Deutsche Bahn)為了提高行車安全,正在訓練AI模型來處理在現實世界中非常重要卻十分罕見的意外情況,例如行李掉在火車鐵軌上等;薩爾科(Sarcos Robotics)也正在開發,用於搬放太陽能板的機器人,以協助安裝可再生能源裝置。

此外,借助Isaac Sim雲端存取功能,還能讓全球從事機器人開發項目的多學科團隊更方便,透過Isaac Sim平台協作,將帶來更多的靈活性及擴充性,以測試和訓練虛擬機器人。

為免在使用機器人系統建構新設施,或是擴展現有的自主機器人系統時,缺乏足夠的訓練數據資料往往會不利於部署作業。Isaac Sim也利用Isaac Replicator,讓開發人員能夠創建大量模擬真實環境物理特性的實況數據資料庫。

由於產業自動化需求的增加,業者還能在部署好機器人之後,就需要規劃動態路線,以便高效運行由數百個機器人所組成的隊伍。NVIDIA cuOpt是一款即時分配機器人隊伍任務和路線規劃引擎,可通過自動化提高整體運作效率。

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