NVIDIA 项目 GR00T 增强人形机器人开发

NVIDIA 推出了 GR00T 项目，这是一项雄心勃勃的研究计划，旨在通过引入一系列先进的工作流程来推动人形机器人的发展。 NVIDIA 表示，这些工作流程旨在增强机器人有效感知、交互和导航人类环境的能力。

GR00T-Gen：环境模拟

GR00T-Gen 有助于创建对于训练机器人至关重要的多样化模拟就绪环境。它利用大型语言模型和 3D 生成 AI 模型，生成 150 个对象类别的 2,500 多个 3D 资产。这种多样性对于开发能够在现实世界环境中进行泛化的强大机器人学习模型至关重要。

GR00T-Mimic：模仿学习

NVIDIA 旨在通过 GR00T-Mimic 通过远程操作收集高质量的演示数据来增强机器人的运动和轨迹生成。该工作流程使用合成运动数据扩展数据收集，为在以人为中心的环境中训练机器人提供全面的数据集。

GR00T-Dexterity：高级操控

GR00T-Dexterity 引入了基于强化学习的灵巧操作方法，使机器人能够执行复杂的任务。通过采用NVIDIA的DextrAH-G方法，该系统经过训练可以实现端到端的抓取，能够适应新的物体和场景。

GR00T-Mobility：导航和移动

为了应对导航挑战，GR00T-Mobility 利用强化和模仿学习来创建适应性强的导航系统。该工作流程支持各种机器人实施例，并促进零次模拟到真实的转换，增强杂乱环境中的导航能力。

GR00T-Control：全身控制

GR00T-Control 专注于开发全身控制策略，这对于需要精确性和灵活性的任务至关重要。通过与 NVIDIA 的 Isaac Lab 集成，该工作流程提供了传统模型预测控制的替代方案，优化了人形机器人以执行复杂的任务。

GR00T-感知：多模态传感

GR00T-Perception 增强了感知能力，集成了先进的感知库和基础模型，以提高机器人的情境理解和交互效率。 ReMembR 工作流程的添加使机器人能够保留和利用历史数据，从而显着增强其适应性响应。

NVIDIA Project GR00T 代表了人形机器人技术的重大进步，为开发人员创建更智能、自适应的机器人提供了必要的工具和工作流程。这些进步将重新定义人形机器在现实应用中的功能。

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