泰德·霍索瓦（Ted Hisokawa）
9月30日，2025年14:31
NVIDIA在开源物理发动机和开发框架中介绍了进步，利用OpenUSD来增强机器人的学习和仿真功能。
NVIDIA在开源物理模拟和开发框架中揭示了开创性的进步，这些框架将加速机器人学习。根据NVIDIA的博客，这些发展是在机器人学习会议上提出的，它利用通用场景描述（OpenUSD）为高级机器人开发创建可扩展的，可互操作的数据标准。
OpenUsd在机器人技术中的作用
OpenUSD是一个基本框架，允许开发人员建立物理准确的虚拟世界。这种环境使机器人能够在将其应用于现实世界任务之前练习和完善技能。通过使用“ SIM-FIRT”方法，开发人员可以在模拟环境中使用实际和合成数据对众多机器人实例进行并行训练。
牛顿物理引擎和艾萨克GR00T型号
NVIDIA公告的重要亮点是牛顿物理引擎。由Google DeepMind，Disney Research和Nvidia开发的这款开源的GPU加速发动机由Linux Foundation管理。它允许机器人更精确地学习复杂的任务，并与Mujoco Playground和Nvidia Isaac Lab等机器人学习框架无缝集成。
此外，ISAAC GR00T N1.6模型旨在帮助人形机器人在物理世界中执行类似人类的任务。该模型集成了NVIDIA COSMOS理性，这是一种视觉语言模型，充当机器人的认知大脑，将模棱两可的指示转化为可行的计划。
行业采用和实施
领先的机器人公司，包括敏捷机器人技术，轻轮和通用机器人，正在采用NVIDIA的仿真技术来推进其发展和部署物理AI。例如，Agility Robotics使用NVIDIA ISAAC实验室为其数字机器人训练控制模型，而Universal Robots则采用NVIDIA ISAAC平台来创建可互操作的数字双胞胎来验证安全协议。
此外，基于NVIDIA Omniverse的LightWheel模拟平台有助于开发可简化资产发现的模拟就绪资产，并创建准确的数字双胞胎，以增强机器人培训和仿真工作流程。
社区参与和未来的前景
NVIDIA的开放框架和图书馆正在机器人社区中受到关注。社区成员正在利用ISAAC SIM和ISAAC实验室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来支持开发人员，从而促进了与OpenUSD一起推进机器人学习的协作环境。
图像来源：Shutterstock
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