從開發、仿真到部署，加速并優化機器人研發
無論是制造業的智能自動化，還是末端配送，機器人逐漸進入日常生活。然而，工業和商業機器人的研發過程相當復雜，時間長，挑戰大，成本高。在許多用例和場景中，缺乏結構化的環境也很普遍。NVIDIA Isaac? 機器人平臺可解決這些挑戰。端到端解決方案可幫助降低成本、簡化開發流程并加速產品上市。
端到端 Isaac 機器人平臺
通過優化機器人開發、模擬和部署環節，加速開發進程。
了解 NVIDIA Isaac 的新增功能
基于 ROS 的 Isaac 感知
NVIDIA 正在擴展基于硬件加速的 GEMS，并將 AI 算法以開源的形式提供給 ROS 社區。NVIDIA 宣布與 OSRF 攜手合作，共同致力于為使用 ROS 的機器人客戶提供性能卓越的機器人。
Omniverse Replicator支持Isaac Sim
Isaac Sim 現在為開發者提供一個數據駕駛艙，根據易于理解的參數綜合生成機器學習 (ML) 模型的數據集。在 Omniverse Replicator 的支持下，Isaac Sim可以生成合成數據，用于訓練基于 AMR 運行的 DNN。這有助于開發者構建和部署 AI 機器人，這些機器人可以安全運行并避免常見事故，...
部署和管理
只有 NVIDIA 提供完整的端到端工作流程，支持無縫部署。機器人應用程序可以移植到 NVIDIA 邊緣設備，從 NVIDIA Jetson 移植到 EGX 邊緣計算機，打造真正自主的機器。EGX Fleet Command 還提供跨分布式邊緣用例的擴展服務。
應用程序開發
使用基于硬件加速的 SDK 開發高性能的機器人應用程序，例如支持ROS 的機器人的 Isaac ROS GEM、支持圖像視頻分析的 Deepstream SDK、支持自然語言處理的 NVIDIA Riva 和支持完整框架的 Isaac SDK。
訓練您的機器人
從本地工作站到數據中心和云端的規模化 AI，選擇最優的 NVIDIA 平臺來訓練您的 AI 模型。NVIDIA 還推出了 TAO 工具套件，有助于加快開發速度。這個工具套件含有產品化的預訓練模型，開發者可以使用該模型進行遷移學習，也可以在初始訓練時僅用其中部分所需數據進行調優。
仿真和測試
借助在 NVIDIA Omniverse? 虛擬環境中運行的 NVIDIA Isaac Sim，機器人可以在逼真且物理級準確的環境中進行虛擬訓練和測試。
數據生成
收集和標注數據集耗時長，成本高。多樣化的訓練數據有助于提升 AI 模型的準確度。使用 NVIDIA Isaac Sim，生成合成數據優化訓練。