NVIDIA的开源创新推动机器人学习与OpenUSD
realtime news Sep 30, 2025 15:00
NVIDIA推出的开源物理引擎和开发框架的进步正在利用OpenUSD提升机器人学习和模拟能力。
NVIDIA公布了开源物理模拟和开发框架的突破性进展，这些进展将加速机器人学习。据NVIDIA博客介绍，这些在机器人学习会议上发布的发展利用通用场景描述（OpenUSD）创建了用于先进机器人发展的可扩展、互操作的数据标准。
OpenUSD在机器人技术中的作用
OpenUSD作为一个基础框架，允许开发者构建物理精确的虚拟世界。这种环境使机器人能够在执行实际任务之前练习和提高其技能。通过采用“模拟优先”方法，开发人员可以在仿真环境中使用真实和合成数据对众多机器人的实例进行并行训练。
牛顿物理引擎和Isaac GR00T模型
NVIDIA公告的一个重要亮点是牛顿物理引擎。这一开源、GPU加速的引擎由Google DeepMind、迪斯尼研究院和NVIDIA共同开发，并由Linux基金会管理。它使机器人可以更加精确地学习复杂任务，并无缝集成到诸如MuJoCo Playground和NVIDIA Isaac Lab等机器人学习框架中。
此外，Isaac GR00T N1.6模型旨在帮助类人机器人在现实世界中执行类似人类的任务。该模型整合了NVIDIA Cosmos Reason，这是一种视觉语言模型，作为机器人的认知大脑，将模糊的指令转化为可执行的计划。
行业采纳与实施
包括Agility Robotics、Lightwheel和Universal Robots在内的领先机器人公司正在采用NVIDIA的仿真技术以推动其物理AI的开发和部署。例如，Agility Robotics使用NVIDIA Isaac Lab训练其Digit机器人的控制模型，而Universal Robots则利用NVIDIA Isaac平台创建互操作的数字孪生体以验证安全协议。
此外，基于NVIDIA Omniverse构建的Lightwheel仿真平台有助于开发仿真准备资产，从而简化资产发现并创建精确的数字孪生体，以增强机器人培训和仿真工作流程。
社区参与和未来展望
NVIDIA开源框架和库在机器人社区中获得了越来越多的关注。社区成员正在利用Isaac Sim和Isaac Lab等平台进行机器人导航和控制方面的创新。NVIDIA继续通过资源和社区参与支持开发者，营造一个协作环境，以推动利用OpenUSD进行机器人学习的进步。
Image source: Shutterstock.jpg)