Humanoid Robots – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 03 Apr 2025 05:58:32 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 R2D2：利用 NVIDIA Research 的新型工作流和AI基礎模型提升機器人移動能力和全身控制 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/r2d2-advancing-robot-mobility-whole-body-control-with-ai-from-nvidia-research/ Thu, 27 Mar 2025 05:47:44 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13416 Continued]]> 歡迎閱讀第一版 NVIDIA 機器人研發摘要 (R2D2) 。此技術博客系列將為開發者和研究人員提供更深入的見解，并讓他們了解各種 NVIDIA 研究實驗室的物理 AI 和機器人研究新突破。 開發強大的機器人存在重大挑戰，例如： 我們通過在平臺上驗證的先進研究來應對這些挑戰。我們的方法將尖端研究與工程工作流相結合，并在 NVIDIA Omniverse 、 Cosmos 、 Isaac Sim 和 Isaac Lab 等 AI 和機器人平臺上進行了測試。生成的模型、策略和數據集可作為研究和開發者社區的可定制參考，以適應特定的機器人開發需求。我們期待分享我們的發現，共同創造機器人的未來。 在此版本的 R2D2 中，您將了解以下機器人移動性和全身控制工作流程和模型，以及它們如何解決關鍵的機器人導航、移動性和控制挑戰：

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]]> 13416 為人形機器人學習構建合成運動生成流程 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-a-synthetic-motion-generation-pipeline-for-humanoid-robot-learning-2/ Tue, 18 Mar 2025 05:10:29 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13317 Continued]]> 本文最初發布于 2025 年 1 月，但已根據新信息進行了廣泛的修改。 通用人形機器人 旨在快速適應現有的以人為中心的城市和工業工作空間，處理繁瑣、重復性或對體力要求較高的任務。這些移動機器人在以人為中心的環境中自然而然地表現出色，使它們從工廠車間到醫療健康設施的價值越來越高。 模仿學習是 機器人學習 的一個子集，使人形機器人能夠通過觀察和模仿人類專家的演示來獲得新技能，這些演示可以來自遠程操作演示中的人類真實視頻，也可以來自模擬數據。模仿學習使用已標記的數據集，有利于在難以編程定義的不同環境中教授機器人復雜動作。 雖然錄制演示可能比指定獎勵策略更簡單，但創建完美的演示可能具有挑戰性，并且機器人可能會在不可預見的場景中遇到困難。在現實世界中收集大量高質量數據集繁瑣、耗時且成本高昂。但是，物理屬性準確的模擬生成的 合成數據 可以加速數據收集過程。

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]]> 13317 借助 NVIDIA Isaac GR00T N1 加速通用人形機器人開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerate-generalist-humanoid-robot-development-with-nvidia-isaac-gr00t-n1/ Tue, 18 Mar 2025 04:57:31 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13314 Continued]]> 人形機器人 旨在適應人類工作空間，處理重復性或高要求的任務。然而，為現實世界的任務和不可預測的環境創建通用人形機器人具有挑戰性。每個任務通常都需要一個專用的 AI 模型。為每個新任務和環境從頭開始訓練這些模型是一個費力的過程，因為需要大量任務特定的數據、高昂的計算成本和有限的泛化。 NVIDIA Isaac GR00T 通過為您提供開源 SimReady 數據、 NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab 等仿真框架、 合成數據藍圖 和預訓練的基礎模型 ，幫助您應對這些挑戰，并加速通用人形機器人的開發。 NVIDIA Isaac GR00T N1 是全球首個用于廣義人形機器人推理和技能的開放基礎模型。這種交叉實施模型接受包括語言和圖像在內的多模態輸入，以在不同的環境中執行操作任務。 GR00T N1 在一個龐大的人形數據集上進行訓練，

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]]> 13314 NVIDIA Cosmos World 基礎模型平臺助力物理 AI 進步 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-physical-ai-with-nvidia-cosmos-world-foundation-model-platform/ Thu, 09 Jan 2025 08:43:45 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12593 Continued]]> 隨著機器人和 自動駕駛汽車 的發展，加速 物理 AI 的發展變得至關重要，而物理 AI 使自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜的操作。這些系統的核心是 世界基礎模型 (WFMs)，即通過物理感知視頻模擬物理狀態的 AI 模型，使機器能夠做出準確決策并與周圍環境無縫交互。 NVIDIA Cosmos 平臺可幫助開發者大規模為物理 AI 系統構建自定義世界模型。它為從數據管護、訓練到定制的每個開發階段提供開放世界基礎模型和工具。 本文將介紹 Cosmos 及其加速物理 AI 開發的主要功能。Cosmos 是一種開源的 Python 庫，用于加速物理 AI 開發。 構建物理 AI 極具挑戰性，需要精確的模擬以及真實世界的行為理解和預測。克服這些挑戰的一個關鍵工具是世界模型，該模型根據過去的觀察結果和當前的輸入結果預測未來的環境狀態。

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]]> 12593 人形機器人學習的合成運動生成管道構建 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-a-synthetic-motion-generation-pipeline-for-humanoid-robot-learning/ Mon, 06 Jan 2025 08:09:16 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12587 Continued]]> 通用型類人型機器人旨在快速適應現有的以人為中心的城市和工業工作空間，處理繁瑣、重復或對身體要求苛刻的任務。這些移動機器人的設計初衷就是在以人為中心的環境中表現卓越，這使得它們在從工廠車間到醫療健康設施中的價值與日俱增。 模仿學習是機器人學習的一個子集，使人形機器人能夠通過觀察和模仿專家的人類演示來獲得新的技能。在現實世界中收集這些廣泛的高質量數據集既繁瑣又耗時，而且成本高昂。從物理屬性準確的模擬環境中生成的合成數據可以加速收集過程。 NVIDIA Isaac GR00T 可幫助應對這些挑戰 ，為類人型機器人開發者提供機器人基礎模型、數據流水線和仿真框架。用于合成運動生成的 NVIDIA Isaac GR00T 藍圖是一種用于模擬學習的模擬工作流，使您能夠從少量人類演示中生成指數級的大型數據集。 在本文中，

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]]> 12587 利用最新的 NVIDIA Isaac 版本推進機器人學習、感知和操控技術 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/advancing-robot-learning-perception-and-manipulation-with-latest-nvidia-isaac-release/ Mon, 06 Jan 2025 06:33:06 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12575 Continued]]> 在 CES 2025 上，NVIDIA 宣布了對 NVIDIA Isaac 的重要更新。NVIDIA Isaac 是一個由加速庫、應用框架和 AI 模型組成的平臺，可加速 AI 機器人的開發。 NVIDIA Isaac 簡化了從仿真到實際部署的機器人系統開發過程。在本文中，我們將討論 NVIDIA Isaac 的所有新進展： NVIDIA Isaac Sim 是一款基于 NVIDIA Omniverse 構建的參考應用，使您能夠在基于物理的虛擬環境中開發、模擬和測試 AI 驅動的機器人。 新的 Isaac Sim 4.5 將于 1 月底推出，將帶來一系列重大變化，包括： Isaac Sim 經過重新設計，是一款可定制的參考應用。用于加快啟動速度的最小模板和具有完整功能以及所有依賴項的完整模板。

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