机器人学习与仿真

NVIDIA利用先进仿真技术解决AI驱动机器人在不可预测环境中的训练难题。通过NVIDIA Isaac Lab和Isaac Sim，开发者可同时训练多个机器人并生成合成数据，大幅降低真实数据采集的成本和风险，并安全测试危险场景。该方法有效缩小仿真到现实的差距，加速机器人技能开发，提升研发与工程效率。

预编程机器人依赖固定指令在设定环境中执行特定重复任务，缺乏对不可预测变化的适应能力。

采用仿真先行的方法，通过 NVIDIA Isaac Lab 开源框架在物理精确的仿真环境中并行训练机器人策略，结合互联网数据、合成数据与真实机器人数据进行数据处理；利用 Isaac Sim 提供高保真物理与传感器仿真，使用模仿学习、强化学习等技术训练策略并验证；最终将训练好的策略部署到 NVIDIA Jetson 上实现现实世界自主操作。

1. 1数据采集与处理：整合互联网规模数据、合成数据和真实机器人数据，使用视频增强技能对合成数据进行整理和评估。
2. 2仿真训练与验证：在 Isaac Lab 中配置多种机器人与环境，利用 GPU 优化库进行强化学习或模仿学习，并在 Isaac Sim 的高保真仿真环境中验证策略。
3. 3实际部署：将训练和验证后的策略及 AI 模型部署到 NVIDIA Jetson 机器人计算机上，实现自主运行。

该案例未在来源材料中披露量化效果指标，具体成效请参考下方信息来源。

未披露