全新Isaac模擬引擎不但能夠創(chuàng)造更逼真的環(huán)境,而且還能簡化合成數(shù)據(jù)生成和域隨機(jī)化,從而建立真值數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練用于物流、倉庫、未來工廠等的各種機(jī)器人。
Omniverse是NVIDIA模擬器的根本基礎(chǔ),包括加入了多項新功能的Isaac平臺。NVIDIA Isaac Sim目前已發(fā)布公測版,您可以通過該平臺探索更高級的機(jī)器人模擬功能。
Isaac Sim基于NVIDIA Omniverse平臺而構(gòu)建,它是一個機(jī)器人模擬應(yīng)用與合成數(shù)據(jù)生成工具。機(jī)器人專家可使用它更高效地訓(xùn)練和測試機(jī)器人,模擬機(jī)器人與指定環(huán)境的真實互動,而且這些環(huán)境可以超越現(xiàn)實世界。
Isaac Sim的發(fā)布還增加了經(jīng)過改進(jìn)的多攝像頭支持功能、傳感器功能以及一個PTC OnShape CAD導(dǎo)入器,讓3D素材的導(dǎo)入變得更加輕松。從實體機(jī)器人的設(shè)計和開發(fā)、機(jī)器人的訓(xùn)練,到在“數(shù)字孿生”中的部署(數(shù)字孿生是一種精確、逼真的機(jī)器人模擬和測試虛擬環(huán)境),這些新功能將全方位地擴(kuò)大可以建模和部署的機(jī)器人和環(huán)境范圍。
主要新功能
●支持多攝像頭
●帶合成數(shù)據(jù)的魚眼相機(jī)
●支持ROS2
●PTC OnShape導(dǎo)入器
●經(jīng)過改進(jìn)的傳感器支持
- 超聲波傳感器
- 力傳感器
- 自定義激光雷達(dá)模式
●可從NVIDIA Omniverse Launcher中下載
Isaac Sim可以將多攝像頭傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到Rviz(ROS可視化工具)
在Isaac Sim中控制Dofbot操作機(jī)器人
Isaac Sim實現(xiàn)了更多的機(jī)器人模擬
開發(fā)者早已明白強(qiáng)大的模擬環(huán)境對機(jī)器人測試和訓(xùn)練的益處,但此類模擬器往往存在著限制其使用的缺點。Isaac Sim通過以下優(yōu)勢來彌補(bǔ)這些缺點。
逼真的模擬
為了提供逼真的機(jī)器人模擬,Isaac Sim運用了Omniverse平臺的強(qiáng)大技術(shù):使用PhysX 5進(jìn)行高級GPU物理模擬、借助實時光線追蹤和路徑追蹤實現(xiàn)高逼真度,以及支持物理渲染的材質(zhì)定義語言(Material Definition Language ,MDL)。
模塊化設(shè)計與豐富的應(yīng)用
Isaac Sim專為解決許多最常見的機(jī)器人用例而創(chuàng)建,包括操控、自主導(dǎo)航和用于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合成數(shù)據(jù)生成。其模塊化設(shè)計能夠讓用戶輕松自定義和擴(kuò)展工具集,以適應(yīng)多種應(yīng)用和環(huán)境。
無縫連接和互操作性
借助NVIDIA Omniverse,Isaac Sim可以使用Omniverse Nucleus和Omniverse Connectors在通用場景描述(USD)中合作構(gòu)建、分享、導(dǎo)入環(huán)境模型與機(jī)器人模型。通過ROS/ROS2接口或功能齊全的Python腳本,以及用于導(dǎo)入機(jī)器人模型和環(huán)境模型的插件,可以輕松地讓機(jī)器人的大腦與虛擬世界相連。
Isaac Sim的合成數(shù)據(jù)生成助力實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)
合成數(shù)據(jù)生成是一個重要的工具,它正在被越來越多地用于訓(xùn)練當(dāng)今機(jī)器人的感知模型。獲取真實世界的、正確標(biāo)記的數(shù)據(jù)是一項耗時且成本高昂的工作。 但就機(jī)器人技術(shù)而言,在現(xiàn)實世界中收集某些所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能太困難或太危險。 對于必須靠近人類工作的機(jī)器人來說尤其如此。
Isaac Sim 內(nèi)置了對訓(xùn)練感知模型很重要的各種傳感器類型的支持。這些傳感器包括 RGB、深度、邊界框和分割。
玻璃物體的真值合成數(shù)據(jù)
在公測版中,我們能夠輸出KITTI格式的合成數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以直接用于NVIDIA遷移學(xué)習(xí)工具包,以使用特定用例數(shù)據(jù)提高模型性能。
域隨機(jī)化
域隨機(jī)化能夠?qū)Χx模擬場景的參數(shù)進(jìn)行更改,如場景中的照明、顏色和材質(zhì)紋理等。域隨機(jī)化的主要目標(biāo)之一,便是通過將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)暴露在所模擬的各種域參數(shù)中,來加強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning ,ML)模型的訓(xùn)練。這有助于模型在真實世界場景中實現(xiàn)有效的泛化。實際上,這項技術(shù)能夠教會模型忽略不重要的內(nèi)容。
工廠場景的域隨機(jī)化
Isaac Sim能夠?qū)Χx一個特定場景的多個不同屬性進(jìn)行隨機(jī)化。借助這些功能,機(jī)器學(xué)習(xí)工程師可以確保合成數(shù)據(jù)集包含足夠的多樣性來驅(qū)動穩(wěn)健的模型性能。
在Isaac Sim公測版中,我們通過允許用戶定義隨機(jī)化區(qū)域來增強(qiáng)域隨機(jī)化功能。開發(fā)人員現(xiàn)在可以在場景中要隨機(jī)化的區(qū)域周圍繪制一個框,場景的其余部分將保持靜態(tài)。
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