工業企業正在采用 物理 AI 和自主系統來實現運營轉型。這涉及在工廠和倉庫中部署異構機器人車隊，包括移動機器人、 人形助手 、智能攝像頭和 AI 智能體。
為了充分利用這些支持物理 AI 的系統的全部潛力，公司依賴于其設施的 數字孿生 ，即用于模擬和優化自主系統交互方式以及執行復雜任務的虛擬環境。這種 simulation-first 方法使企業能夠在實際部署之前驗證其機器人車隊是否能夠在動態環境中進行協調和適應，從而加速向真正自主的工業運營過渡。
工業數字孿生中的機器人 fleet 仿真
借助 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint ，企業能夠加速物理 AI 在工廠、倉庫和工業設施中的開發和部署。
該工作流使開發者能夠利用 傳感器仿真 和 合成數據生成 來模擬復雜的自主操作，并在實際部署之前驗證 工業數字孿生 中物理 AI 系統的性能。
本文將介紹該藍圖的組件，以便您可以開始開發自己的機器人編隊仿真和驗證流程。
設施或車隊管理系統
車隊管理系統負責幫助企業管理、協調和優化機器人車隊，以實現特定目標或任務，例如運輸貨物、分揀物品和管理庫存。為增強決策能力，可以將這些系統集成到工作流程中。通過將這些系統連接到企業數據湖，車隊經理可以訪問和使用大量數據，以改善協調并優化車隊任務。
在該藍圖中，集成的車隊管理器軟件使用行業標準 VDA5050 接口與各種機器人大腦進行交互。此接口是機器人編隊和中央主控制器之間的開放通信標準，可確保車隊經理能夠與機器人進行有效通信并控制機器人。
機器人大腦和機器人策略
機器人大腦可以簡單或復雜地處理現實世界中的機器人操作。機器人大腦或策略是決策系統，它根據接收到的輸入來決定機器人應該做什么，并通過輸入數據和輸出操作來定義行為。傳感器通過攝像頭或 LiDAR 等各種形式收集數據，然后機器人根據其學習的策略處理這些數據。處理完畢后，策略會輸出一個動作，并將動作發送給執行器。這些機器人大腦作為容器集成到藍圖中，提供與真實機器人相同的一組驅動和傳感器接口。
驅動接口使機器人大腦能夠向機器人主體發送驅動或控制信號。該藍圖提供了驅動接口的參考實現，可將驅動命令轉換為 ROS2 主題，并使用正確的 Universal Scene Description (OpenUSD) 模式。這可確保控制信號準確傳輸到虛擬環境中的機器人主體。
驅動接口對于控制機器人的動作至關重要。開發者可以修改此接口，或將其替換為特定機器人大腦所需的任何其他翻譯，確保控制信號根據每個機器人的獨特要求量身定制。
傳感器接口使機器人大腦能夠從其傳感器接收數據。該藍圖為開發者提供了傳感器接口的參考實現，可將通過 gRPC 流接收的傳感器數據從 Sensor RTX 轉換為機器人大腦使用的 ROS2 主題。這可確保機器人大腦接收到準確且及時的傳感器數據，使其能夠做出明智的決策并有效地執行任務。
開發者還可以將使用 NVIDIA Metropolis 和 NVIDIA AI 視頻搜索和摘要藍圖 構建的高級 視覺 AI 智能體 集成到工作流中，為工業運營帶來更豐富的見解和更明智的決策。
世界模擬器 ( World Simulator)?
“World Simulator”由 NVIDIA Omniverse 開發，以 OpenUSD Stage 的形式呈現，作為仿真運行時運行，負責保持仿真狀態并確保所有組件保持同步且準確。
傳感器 RTX
NVIDIA Omniverse Cloud Sensor RTX APIs 使開發者能夠準確模擬機器人在現實世界中遇到的情況。使用這些 APIs，您可以渲染攝像頭、雷達和 LiDAR 傳感器的輸出。與 World Simulator 生成的 OpenUSD 數據相結合，可為工業設施提供全面、物理精準的數字孿生。這些 APIs 基于 NVIDIA Cloud Functions 構建，NVIDIA Cloud Functions 是一個可以托管可擴展函數的云框架。
調度程序
最后但同樣重要的是 Scheduler，它管理時間和整體執行。Scheduler 負責對延遲進行建模、管理多速率執行，并在執行復雜的 producer-consumer 圖形時尊重數據依賴關系。這可確保仿真平穩準確地運行，為測試和驗證提供可靠的環境。
開始使用
通過利用這一強大的參考工作流，您可以測試復雜場景、優化 fleet 測試成本、加速 commissioning，并提供更高效、更有效的實際運營。要查看 blueprint 的實際應用，請訪問 build.nvidia.com 上的 交互式演示 。
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