NVIDIA Isaac Lab 链接仿真与现实世界的机器人技术
realtime news May 21, 2025 19:22
NVIDIA 的 Isaac Lab 通过其模拟到现实的转移能力革新了机器人组装，提高了工业应用中的适应性和精度。了解这项技术如何塑造机器人的未来。
在不断发展的机器人技术领域，NVIDIA Isaac Lab 通过弥合仿真与现实世界应用之间的差距取得了重大进展。据 NVIDIA 称，这一进展在制造业、汽车、航空航天和医疗器械等工业部门中尤为显著，在这些领域，精度和适应性至关重要。
机器人组装中的挑战
尽管机器人组装在各个行业中发挥着关键作用，但仍是一项充满挑战的任务。这一复杂性来自于机器人需要通过持续的物理接触来操控物体，这对高精度和准确性提出了要求。传统机器人系统受限于固定自动化，这需要大量人工工程来完成特定任务，从而限制了可扩展性和适应性。
NVIDIA Isaac Lab 的进步
NVIDIA 正在通过灵活的自动化来应对这些挑战，将机器人技术与仿真和人工智能相结合。公司在这一领域的研发已有数年时间，并与 Universal Robots 等合作伙伴合作，将研究创新转化为实际的工业应用。
其中一项重要创新是在 UR10e 机器人上进行的齿轮组装任务的零次模拟到现实转移，任务在 NVIDIA Isaac Lab 中设计和训练，并使用 NVIDIA Isaac ROS 部署。Isaac Lab 作为一个开源的训练框架，而 Isaac ROS 是一个包含加速计算包的集合，提供了在各种环境中开发可转移机器人技能所需的工具。
从仿真到现实：工作流程
这一过程涉及在模拟环境中使用强化学习 (RL) 训练机器人，这种技术允许通过多重并行环境中的试错进行学习。这种方法使得模拟以前计算上难以处理的复杂交互变得可行。
Isaac Lab 支持模仿学习和 RL，提供了灵活的训练方法。仿真环境支持抓取生成、运动生成和插入等核心技能的训练，这些技能对于像齿轮组装这样的任务至关重要。
现实世界的实施
NVIDIA 与 Universal Robots 合作，成功展示了在现实世界中使用扭矩控制接口部署 RL 训练的策略。这个接口允许安全和合规的交互，提升了机器人系统在现实世界环境中的适应性。
部署包括一个感知管道，可估计齿轮的姿态，然后用于预测机器人的关节位置，确保精确的任务执行。训练的策略已显示出在随机放置的齿轮组件中表现出的稳健性，证明了模拟到现实转移的有效性。
未来前景
NVIDIA 在通过先进的仿真技术和人工智能提升机器人组装方面的持续努力，为开发更具适应性和可扩展的机器人系统铺平了道路。公司在这一领域的工作不仅展示了机器人在工业应用中的潜力，还为该领域的进一步创新奠定了基础。
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