扎克·安德森
2025年5月21日19:00
NVIDIA的ISAAC实验室正在使用其SIM到现实的转移功能彻底改变机器人组件，从而提高了工业应用中的适应性和精度。发现该技术如何塑造机器人技术的未来。
在不断发展的机器人技术领域中，Nvidia Isaac Lab通过弥合模拟和现实世界应用之间的差距，从而取得了长足的进步。根据NVIDIA的说法，这种进步在工业部门（例如制造，汽车，航空航天和医疗设备）中尤其具有影响力，而精确性和适应性至关重要。
机器人组装的挑战
机器人集会在各个行业中的重要作用，但仍然是一项艰巨的努力。复杂性源于机器人通过连续的物理接触来操纵物体的需求，要求高精度和准确性。传统的机器人系统受到固定自动化的限制，固定自动化需要针对特定任务的大量人工工程，从而限制可扩展性和适应性。
NVIDIA ISAAC实验室的进步
Nvidia正在通过灵活的自动化，将机器人技术与模拟和人工智能相结合，解决这些挑战。该公司已经在该领域进行了数年的研究，与像环球机器人这样的合作伙伴合作，将研究创新转化为实用的工业应用。
关键创新之一是在UR10E机器人上进行齿轮组件任务的零射击传输转移，这是在NVIDIA ISAAC实验室设计和训练的任务，并使用NVIDIA ISAAC ROS部署。 Isaac Lab是一个开源培训框架，以及一系列加速计算套件的Isaac ROS，为在不同环境中开发可转移的机器人技能提供了必要的工具。
对现实的模拟：工作流程
该过程涉及使用加固学习（RL）在模拟环境中进行训练机器人，该技术允许在多个平行环境中通过反复试验进行学习。这种方法使模拟以前在计算上棘手的复杂相互作用是可行的。
Isaac Lab支持模仿学习和RL，为培训方法提供灵活性。模拟环境可以训练核心技能，例如GRASP生成，运动产生和插入，这对于诸如齿轮组件之类的任务至关重要。
现实世界实现
NVIDIA与通用机器人合作，成功证明了使用扭矩控制接口在现实世界机器人上部署了RL训练的策略。该界面允许安全和兼容的交互，从而增强了在现实世界中机器人系统的适应性。
部署涉及估计齿轮姿势的感知管道，然后将其用于预测机器人的关节位置，从而实现精确的任务执行。训练有素的策略显示出稳健性在放置在随机位置的齿轮上，这表明了SIM到现实转移的有效性。
前景
NVIDIA通过高级仿真技术和AI的增强机器人组装的持续努力为更适应性和可扩展的机器人系统铺平了道路。该公司在该领域的工作不仅展示了机器人技术在工业应用中的潜力，而且还为该领域的进一步创新奠定了基础。
有关更详细的见解，请访问NVIDIA博客。
图像来源：Shutterstock
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