无论是制造业的智能自动化,还是末端配送,机器人逐渐进入日常生活。然而,工业和商业机器人的研发过程相当复杂,时间长,挑战大,成本高。在许多用例和场景中,缺乏结构化的环境也很普遍。NVIDIA Isaac™ 机器人平台可解决这些挑战。端到端解决方案可帮助降低成本、简化开发流程并加速产品上市。
通过优化机器人开发、模拟和部署环节,加速开发进程。
NVIDIA 正在扩展基于硬件加速的 GEMS,并将 AI 算法以开源的形式提供给 ROS 社区。NVIDIA 宣布与 OSRF 携手合作,共同致力于为使用 ROS 的机器人客户提供性能卓越的机器人。
Isaac Sim 现在为开发者提供一个数据驾驶舱,根据易于理解的参数综合生成机器学习 (ML) 模型的数据集。在 Omniverse Replicator 的支持下,Isaac Sim可以生成合成数据,用于训练基于 AMR 运行的 DNN。这有助于开发者构建和部署 AI 机器人,这些机器人可以安全运行并避免常见事故,...
借助在 NVIDIA Omniverse™ 虚拟环境中运行的 NVIDIA Isaac Sim,机器人可以在逼真且物理级准确的环境中进行虚拟训练和测试。
收集和标注数据集耗时长,成本高。多样化的训练数据有助于提升 AI 模型的准确度。使用 NVIDIA Isaac Sim,生成合成数据优化训练。
从本地工作站到数据中心和云端的规模化 AI,选择最优的 NVIDIA 平台来训练您的 AI 模型。NVIDIA 还推出了 TAO 工具套件,有助于加快开发速度。这个工具套件含有产品化的预训练模型,开发者可以使用该模型进行迁移学习,也可以在初始训练时仅用其中部分所需数据进行调优。
使用基于硬件加速的 SDK 开发高性能的机器人应用程序,例如支持ROS 的机器人的 Isaac ROS GEM、支持图像视频分析的 Deepstream SDK、支持自然语言处理的 NVIDIA Riva 和支持完整框架的 Isaac SDK。
只有 NVIDIA 提供完整的端到端工作流程,支持无缝部署。机器人应用程序可以移植到 NVIDIA 边缘设备,从 NVIDIA Jetson 移植到 EGX 边缘计算机,打造真正自主的机器。EGX Fleet Command 还提供跨分布式边缘用例的扩展服务。