NVIDIA Isaac Sim

認識モデルのトレーニングには、膨大な量と種類のデータセットが必要になります。十分なデータセットを収集するには、コストと時間がかかるうえ、ときに危険を伴い、不可能な場合もあります。Isaac Sim の合成データ生成機能を利用すれば、開発者はトレーニング タスクを自前で行えるようになります。プロジェクトの初期段階で、概念実証を加速したり、ML ワークフローを検証したりする際に合成データを利用できます。開発サイクルの後期には、実際のデータを補強するために合成データを使うことで、運用モデルのトレーニング時間を短縮できます。Isaac Sim にはドメイン ランダマジェーションが組み込まれているため、テクスチャ、色、照明、配置を変更することができます。また、バウンディング ボックス、深度、セグメンテーションなど、さまざまな種類のデータをサポートしています。データセットは KITTI 形式で出力できるため、NVIDIA の TAO Toolkitを簡単に活用できます。

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ロボットの主要な応用分野の 1 つに、物體を識別し、持ち上げて動かすマニピュレーターがあります。最新の工場や倉庫環境では、資材の運搬や選別にマニピュレーターを利用することで、作業効率とスループットを大幅に向上できます。Isaac Sim には、容器の充填や段積みといった一般的なタスクのサンプルが組み込まれています。Python ベースのこれらのサンプルは、変更してカスタム タスクにも利用できます。UR10、Frank Emika Panda (Leonardo)、低コストの DofBot といったマニピュレーター ロボットをサポートしており、プロジェクトをすばやく開始できます。

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自律移動ロボットは、環境內の A 地點から B 地點に移動できる必要があります。これを可能にしているのが Navigation Stack です。Isaac Sim はロボットのナビゲーション機能の開発とテストをサポートします。ROS Navigation Stack の使用方法の包括的なサンプルを搭載しており、NVIDIA Carter ロボットが倉庫內を自律移動できるようになっています。同様に、Carter で実行される Isaac SDK Navigation Stack も、サンプルの 1 つを利用して簡単に実行できます。

Carter の ROS Navigation Stack の詳細を見る ?

Carter の Isaac SDK Navigation Stack の詳細を見る ?

ロボット モデルなどのアセットをロボティクス シミュレーターにインポートすることは、重要な作業であると同時に、トレーニングやテスト シナリオの準備における大きな課題でもあります。Omniverse の強力なコネクタ機能を活用する Isaac Sim は、主要な製品設計フォーマットをサポートしています。高度な URDF インポート ツールは、複數のロボット モデルでテスト済みです。また CAD ファイルは、Onshape からの直接インポートのほか、STEP ファイルからも最小限の後処理だけでインポート可能です。

hapeNet をサポートしている Isaac Sim は、さまざまな環境に簡単にアセットを追加できます。ShapeNet インポート ツールを使うと、膨大な量の 3D アセットにアクセスできます。

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物流自動化のための Sim-to-Real の最適化

Isaac Cortex: 仮想と物理ロボットのための意思決定フレームワーク