Isaac SDK – NVIDIA 技術博客

跨多種幾何形狀訓練機器人裝配技能從模擬到現實遷移

Thu, 11 Jul 2024 05:57:31 +0000

家庭和工業環境中的大多數物體都由多個必須組裝的部件組成。雖然人類工人通常會進行裝配，但在某些行業（如汽車行業）中，機器人裝配非常普遍。大多數這些機器人旨在執行高度重復性的任務，在精心設計的設置中處理特定部件。在高混雜度、低批量制造（即生產各種產品的小批量過程）中，機器人還必須適應多樣化的部件、姿勢和環境。同時保持高精度和準確性，并實現這種適應能力是機器人領域面臨的一項重大挑戰。得益于 NVIDIA 最近在對具有豐富接觸性的交互進行比實時更快的模擬方面取得的進展，現在機器人裝配任務（例如插入）的模擬已經成為可能，詳情請參閱使用 NVIDIA Isaac 通過新型模擬方法推進機器人裝配。這使得使用數據密集型學習算法來訓練模擬的機器人代理成為可能。機器人裝配的 Sim 到 Real Transfer 的后續工作提出了使用強化學習（RL）在模擬中解決少量裝配任務的算法，

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與 NVIDIA Jetson AGX Orin Industrial 攜手邁向工業級邊緣 AI 的未來

Sun, 28 May 2023 05:48:36 +0000

嵌入式邊緣人工智能通過將智能和實時處理引入最具挑戰性的環境，正在改變工業環境。邊緣人工智能越來越多地被用于農業、建筑、能源、航空航天、衛星、公共部門等。借助 NVIDIA Jetson 邊緣人工智能和機器人平臺，您可以在這些復雜的環境中部署人工智能和計算用于傳感器融合。在 COMPUTEX 2023 上， NVIDIA 宣布了新的 Jetson AGX Orin 工業模塊，該模塊為惡劣環境帶來了新的計算水平。此新模塊擴展了上一代 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工業和商用 Jetson AGX Orin 模塊的功能，為加固系統帶來了服務器級性能。許多應用，包括那些為農業、工業制造、采礦、建筑和運輸設計的應用，必須承受極端環境和長期沖擊和振動。例如，堅固的硬件對于廣泛的農業應用至關重要，因為它使機械能夠承受繁重的工作量，

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使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 開發套件開發人工智能機器人、智能視覺系統等

Tue, 21 Mar 2023 08:47:51 +0000

NVIDIA Jetson Orin Nano Developer Kit 為創建入門級人工智能機器人、智能無人機和智能視覺系統設定了一個新標準，如 NVIDIA announced 和 NVIDIA GTC 2023 。它還簡化了 NVIDIA Jetson Orin Nano 系列的入門。緊湊的設計、眾多的連接器和高達 40 項人工智能性能，使這款開發套件成為將您富有遠見的概念轉化為現實的理想選擇。該開發套件由一個 Jetson Orin Nano 8GB模塊和一個參考承載板組成，該承載板可容納所有 NVIDIA Jetson Orin Nano-和 NVIDIA ZVK4]Orin NX模塊，為下一代邊緣人工智能產品的原型設計提供了理想的平臺。 Jetson Orin Nano 8 GB 模塊采用 NVIDIA Ampere architecture GPU ，

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GTC 推出新語言、增強網絡安全和醫療 AI 框架

Wed, 21 Sep 2022 09:14:00 +0000

在 GTC 2022 年， NVIDIA 對 AI 框架進行了增強，以構建實時語音 AI 應用程序、大規模設計高性能推薦者、將 AI 應用于網絡安全挑戰、創建 AI 驅動的醫療設備等。展示了真實世界中的端到端 AI 框架，突出了客戶和合作伙伴在其行業和領域中的領先地位。當組織將其 AI 框架投入生產時， NVIDIA AI Enterprise 的企業支持可確保這些 AI 應用程序的成功。觀看創始人兼首席執行官黃（黃仁勛）的主題演講，探索 NVIDIA （ NVIDIA ）的最新人工智能技術進步，并學習將人工智能投入生產的新方法。 NVIDIA 宣布對 Riva 進行新的更新，這是一個用于支持 speech AI 框架的加速 SDK 。構建和部署具有世界級自動語音識別（ ASR ）和文本到語音（ TTS ）功能的完全可定制實時 AI 管道：在云端、邊緣、

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通過 NVIDIA ISAAC ROS 傳輸改善 ROS 2 應用的感知性能

Tue, 24 May 2022 04:25:00 +0000

自 2021 10 月以來， NVIDIA 和 Open Robotics 合作推出了兩項重要的更改，現已發布在簡陋的 ROS 2 版本中，以提高提供硬件加速器的計算平臺的性能。新的 ROS 2 簡易硬件加速特性稱為類型自適應和類型協商。 NVIDIA 將在下一次 NVIDIA ISAAC ROS 發布（ 2022 年 6 月底）中發布一個實現類型自適應和類型協商的軟件包。這些簡單但功能強大的框架添加將顯著提高開發人員的性能，這些開發人員希望將人工智能/機器學習和計算機視覺功能納入其基于 ROS 的應用程序中。 Open Robotics 首席執行官布萊恩·格基（ Brian Gerkey ）表示：“隨著 ROS 開發人員向其機器人應用程序添加更多的自主權，機器人上的計算機正變得更加強大。我們一直在努力改進 ROS 框架，

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NVIDIA 專家在 WearedDevelopers 世界大會上探討機器人技術、 GNN 和 NLP 的進展

Tue, 24 May 2022 04:13:00 +0000

6 月 14 日至 15 日，在德國柏林舉行的 WearedDevelopers 世界大會大會上，親自加入 NVIDIA 演講者的行列。在兩天多的時間里，該活動將開發者世界聚集在一起， 200 多名演講者和 5000 多名開發者為展會增光添彩。來自 GitHub 、 Google 和 Stripe 等公司的演講者和思想領袖將討論許多開發人員主題。從編程語言和框架到 DevOps 和容器，再到機器學習和智能設備，每個開發人員都有一個會議。看看 WearedDevelopers 世界大會日程安排。以下是 NVIDIA 專家將在會議上談論的內容預覽。第 5 階段| 6 月 15 日星期三|上午 9:50 – 10:20 。 Ekaterina Sirazitdinova ， NVIDIA 數據科學家圖形神經網絡（ GNN ）是一種人工智能模型，

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NVIDIA Omniverse Replicator 為機器人生成合成訓練數據

Tue, 09 Nov 2021 09:32:00 +0000

AI 先鋒 Andrew Ng 呼吁廣泛轉向以數據為中心的機器學習（ ML ）方法。他最近舉辦了第一次以數據為中心的人工智能數據質量競賽，許多人聲稱這代表了人工智能 80% 的工作。 “我樂觀地認為，人工智能社區不久將對系統化改進數據和架構模型產生同樣大的興趣，” Ng 在他的時事通訊The Batch中寫道。在使用合成數據時采用以數據為中心的模型開發方法是一個迭代過程。工程師評估訓練有素的模型并確定數據集中的改進。然后，他們生成新的數據集并開啟新的訓練周期。這個生成數據、訓練模型、評估模型和生成更多數據的過程會持續下去，直到模型按預期執行。每次迭代中的數據都是在模擬中生成的，而不是在真實世界中收集的，然后進行標記，從而加快了模型訓練的速度。這些可以大規模生成的數據集以培訓工具可以直接使用的格式輸出。該功能消除了在數據預處理中執行額外步驟的麻煩。

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為 ROS 設計具有 NVIDIA ISAAC 寶石的機器人

Mon, 25 Oct 2021 06:58:00 +0000

NVIDIA ISAAC GEMs for ROS 為您的 ROS2 應用程序提供了一套 GPU 加速包，提高了圖像處理和基于 DNN 的感知模型的吞吐量。這些 ROS2 軟件包是由 ROS2 Foxy 構建的，這是機器人社區推出的第一個長穩定版本（ LTS ）。這篇文章研究如何通過實現 NVIDIA ISAAC ROS GEMs 來加速機器人的部署。本文的重點是使用nanosaur檢測 AprilTags ，這是一種基于 NVIDIA Jetson 平臺的簡單開源機器人。在詳細介紹此應用程序之前，這里是 ROS 、 NVIDIA ISAAC GEMs 的歷史，以及 nanosaur 是如何構建的。 Willow Garage 于 2007 年開發了機器人操作系統（ ROS ）。 2012 次移交給新的開放機器人基金會是為了維護框架的發展。起初，

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