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通过 ROS 2 和 NVIDIA Isaac Sim 增强机器人仿真 - Blockchain.News

通过 ROS 2 和 NVIDIA Isaac Sim 增强机器人仿真

realtime news Oct 22, 2024 11:41

探索 NVIDIA Isaac Sim 如何结合 ROS 2 促进机器人仿真,通过先进的虚拟测试和验证,在动态环境中实现复杂任务的执行。

通过 ROS 2 和 NVIDIA Isaac Sim 增强机器人仿真

在快速发展的机器人领域,仿真在使 AI 驱动的机器人能够自主感知、规划和执行复杂任务方面发挥着关键作用。根据 NVIDIA 技术博客,NVIDIA Isaac Sim 结合 ROS 2 提供了一个全面的平台,用于在动态和不可预测的环境中模拟和测试机器人。

Isaac Sim 和 ROS 2 集成

Isaac Sim 基于通用场景描述(OpenUSD)框架,旨在简化机器人模型和虚拟环境的创建和共享。它通过 ROS 2 接口促进机器人操作框架与其虚拟环境之间的连接,使开发人员能够有效地模拟和验证他们的机器人栈。

工作流程和工具

Isaac Sim 与 ROS 2 的集成遵循类似于其他模拟器(如 Gazebo)的工作流程。首先将机器人模型导入预构建的 Isaac Sim 环境,添加传感器,并将组件连接到 ROS 2 动作图。该过程允许通过 ROS 2 包进行全面测试和控制。

Isaac Sim 提供了多种工具,如用于机器人模型的 URDF 导入器、用于集成附加数据的向导,以及提供现实 3D 对象的 SimReady 资产库。这些工具对于创建细致的仿真场景至关重要,从简单的办公室空间到复杂的仓库环境。

高级仿真特性

NVIDIA Isaac Sim 支持对于 AI 启用机器人至关重要的高级仿真特性。该平台允许生成合成数据,这对于在现实世界数据稀缺时训练感知 AI 模型至关重要。Isaac Sim 内的域随机化增强了数据多样性,改善了模型训练效果。

对于运营多种机器人类型的设施,Isaac Sim 支持多代理软件在回路内测试。该功能对于验证各种场景下多种机器人的行为和性能至关重要,例如工业机械臂和移动机器人。

扩展功能

除了标准仿真外,Isaac Sim 可以定制以满足特定需求,支持先进的机器人学习和可扩展培训。该平台的可扩展性通过像 Isaac Lab 这样的项目得以展示,利用强化学习和模仿学习扩展机器人策略培训。

此外,开发人员可以创建自定义模拟器或扩展,例如 Foxglove 扩展,通过无缝的数据集成和实时洞察增强可视化和调试。

入门指南

NVIDIA 为开发人员提供资源,使其开始将 ROS 工作流程与 Isaac Sim 集成。利用这些工具,工程师可以增强机器人仿真,促进能够在现实世界环境中执行复杂任务的自主系统的发展。

欲获取更详细的见解和技术指导,请访问 NVIDIA 技术博客

Image source: Shutterstock