NVIDIA Isaac是一個全面性的開發平台，主要是為機器人技術和自主系統設計而成。它結合了強大的軟硬體資源，主要在加速智慧機器人的開發和部署，無論是工業、自動駕駛還是消費應用領域。

NVIDIA Isaac的優勢

• 加速開發週期：透過提供預構建的元件和現實的模擬環境，Isaac減少了開發和測試機器人應用所需的時間和精力。這種快速原型製作過程使開發者能夠迅速且高效地迭代​​。
• 高保真模擬：平台使用先進的物理和渲染技術，以確保模擬環境與現實情況非常接近。這對於在部署到真實世界之前測試和驗證機器人系統至關重要​。
• 整合全面AI和數據工具：Isaac無縫整合了NVIDIA廣泛的AI生態系統，包括數據生成和處理工具，從而提供了強大的AI訓練和部署能力​。
• 廣泛的生態系統和社區支援：NVIDIA提供了廣泛的文檔、論壇和支援，幫助開發者有效利用Isaac。其社區和生態系統的支援促進了創新和協作​​。

 

Isaac的主要功能

1. Isaac Sim: 先進的機器人模擬

• NITROS加速運計算：Isaac ROS與NVIDIA的硬體加速整合，以提高 ROS 2應用的性能。這包括優化的處理管道和對先進AI模型的支援，大大提升了運算速度和效率​。
• 豐富的傳感器和感知：Isaac ROS包含了對各種傳感器的廣泛支援，提供了視覺慣性里程計、3D場景重建和立體視覺等工具，確保機器人能夠準確地感知和與環境互動​​。

2. 開放的生態系統：基於ROS架構

Isaac Perceptor和Isaac Manipulator皆為Isaac ROS的參考工作流程該平台，使用者可透過使用平台加速計算、物理仿真和生成式AI，推動AI機器人技術的發展，幫助開發者更快地構建和部署自動化機器人。

》Isaac Perceptor

Isaac Perceptor是一個基於Isaac ROS（Robot Operating System）的參考工作流程，專為開發自動化行動機器人（AMRs）而設計。它利用NVIDIA加速的程式庫和AI 模型，讓這些機器人在像倉庫或工廠這樣的未結構化環境中，能夠感知、定位並操作。其工作流程可支援多達八個同步攝像頭和慣性測量單元（IMUs），為AMR開發者提供了高度靈活的感知架構。其核心特點如下：

• AI深度感知：使用立體深度神經網絡（DNN）提供高密度且詳細的深度感知。
• 即時3D網格地圖：比傳統CPU方法快100倍，實現精確的障礙物檢測和映射地圖生成
• 加速的立體視覺里程計：提供最先進的即時定位結果，適合快速移動和變化環境中的 AMR。

》Isaac Manipulator
Isaac Manipulator 是另一個基於Isaac ROS的參考工作流程，專注於機械臂（操縱器）的開發。它利用NVIDIA加速的程式庫和AI模型，幫助開發者打造具備AI功能的機械臂，這些機械臂可以感知、理解並與其周圍環境互動。其核心特點如下：

• cuMotion路徑規劃 : 使用GPU加速的運動規劃器，可顯著降低操作周期時間，可用於 MoveIt 2開源運動規劃框架。
• FoundationPose : 一個新的統一基礎模型，能夠實現對新物體的6D姿勢估計和追踪，並且在不進行微調的情況下，依然能夠提供高精確度的結果。
• SyntheticaDETR : 基於DETR模型的單次圖像空間物體檢測，可以高效地預測所有物體的位置，並在合成和真實數據上進行訓練，以實現高精確度的物體檢測和追踪​ ​。

3. Isaac Lab：機器人學習和AI訓練框架

• 強化學習和模仿學習：Isaac Lab是基於Isaac Sim的框架，簡化了機器人學習的工作流程。它支援強化學習、模仿學習和運動規劃，讓機器人能夠從模擬經驗中高效地學習​​。
• 在多GPU系統上的可擴展訓練：它使AI模型可以在多個GPU和節點上進行訓練，增強了生成豐富數據集的能力，加速了學習模型的收斂​ 。