NVIDIA Isaac Lab 2.3 通过新的控制和远程操作功能增强机器人学习
realtime news Sep 29, 2025 15:43
NVIDIA 推出了 Isaac Lab 2.3，通过全身控制、增强的远程操作和新的数据生成技术提升机器人学习，根据 NVIDIA 开发者博客的消息。
NVIDIA 最新发布的 Isaac Lab 2.3 版，有望通过引入先进的全身控制、改进的远程操作和创新的数据生成工作流程，彻底改变机器人学习领域。根据 NVIDIA 的公告，目前正处于早期开发者预览阶段，该更新有望简化机器人策略的训练和部署。
先进的机器人学习能力
Isaac Lab 2.3 引入了一种模拟优先的方法，减少了与现实世界的演示相关的风险和成本。这种方法提高了机器人部署的适应性和安全性，关键的改进包括高级的全身控制和增强的模仿学习能力，这对于人形机器人至关重要。
增强的远程操作和数据收集
新版本扩展了对远程操作的支持，包括设备如 Meta Quest VR 和 Manus 手套，加速演示数据集的创建。这种扩展对于通过全面的数据收集开发更复杂的机器人策略至关重要。
强化和模仿学习创新
Isaac Lab 2.3 配备了新的强化学习和模仿学习样本，扩展了其处理复杂灵巧操作任务的能力。更新还包括自动域随机化（ADR）和基于种群的训练（PBT）技术，这些技术提高了强化学习的可扩展性。
改进的灵巧操作远程控制
该更新为 Unitree G1 机器人提供了远程操作支持，具有灵巧重定向功能。此过程将人手配置转化为机器人手的关节位置，提高了对接触密集任务的性能，并实现了高效的人机技能转移。
无碰撞运动规划
引入 SkillGen，这是一个用于生成自适应、无碰撞操作演示的工作流程，标志着重大的进步。它通过结合子任务段和 GPU 加速的运动规划，实现了从少量人类演示中学习。
行走-操作和策略评估
Isaac Lab 2.3 还专注于行走-操作，将运动和操作任务整合，以生成全面的机器人演示。此外，NVIDIA 与 Lightwheel 合作开发了 Isaac Lab – Arena，这是一个开源框架，用于可扩展的基于模拟的策略评估。
有关 Isaac Lab 2.3 的早期开发者版本的更多见解和访问，请访问 NVIDIA 开发者博客。
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