全新 Isaac 模擬引擎不但能夠創(chuàng)造更逼真的環(huán)境，而且還能簡化合成數(shù)據(jù)生成和域隨機化，從而建立真值數(shù)據(jù)集來訓練用于物流、倉庫、未來工廠等的各種機器人。



Omniverse 是 NVIDIA 模擬器的根本基礎，包括加入了多項新功能的 Isaac 平臺。NVIDIA Isaac Sim 目前已發(fā)布公測版，您可以通過該平臺探索更高級的機器人模擬功能。

Isaac Sim 基于 NVIDIA Omniverse 平臺而構建，它是一個機器人模擬應用與合成數(shù)據(jù)生成工具。機器人專家可使用它更高效地訓練和測試機器人，模擬機器人與指定環(huán)境的真實互動，而且這些環(huán)境可以超越現(xiàn)實世界。

Isaac Sim 的發(fā)布還增加了經(jīng)過改進的多攝像頭支持功能、傳感器功能以及一個 PTC onShape CAD 導入器，讓 3D 素材的導入變得更加輕松。從實體機器人的設計和開發(fā)、機器人的訓練，到在“數(shù)字孿生”中的部署（數(shù)字孿生是一種精確、逼真的機器人模擬和測試虛擬環(huán)境），這些新功能將全方位地擴大可以建模和部署的機器人和環(huán)境范圍。

主要新功能

·  支持多攝像頭

·  帶合成數(shù)據(jù)的魚眼相機

·  支持 ROS2

·  PTC onShape 導入器

·  經(jīng)過改進的傳感器支持

   a. 超聲波傳感器

   b. 力傳感器

   c. 自定義激光雷達模式

·  可從 NVIDIA Omniverse Launcher 中下載


Isaac Sim 可以將多攝像頭傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到 Rviz（ROS可視化工具）


在 Isaac Sim 中控制 Dofbot 操作機器人

Isaac Sim 實現(xiàn)了更多的機器人模擬

開發(fā)者早已明白強大的模擬環(huán)境對機器人測試和訓練的益處，但此類模擬器往往存在著限制其使用的缺點。Isaac Sim 通過以下優(yōu)勢來彌補這些缺點。

逼真的模擬

為了提供逼真的機器人模擬，Isaac Sim 運用了Omniverse 平臺的強大技術：使用 PhysX 5 進行高級 GPU 物理模擬、借助實時光線追蹤和路徑追蹤實現(xiàn)高逼真度，以及支持物理渲染的材質定義語言（Material Definition Language ，MDL）。

模塊化設計與豐富的應用

Isaac Sim 專為解決許多最常見的機器人用例而創(chuàng)建，包括操控、自主導航和用于訓練數(shù)據(jù)的合成數(shù)據(jù)生成。其模塊化設計能夠讓用戶輕松自定義和擴展工具集，以適應多種應用和環(huán)境。

無縫連接和互操作性

借助NVIDIA Omniverse，Isaac Sim可以使用Omniverse Nucleus和Omniverse Connectors在通用場景描述（USD）中合作構建、分享、導入環(huán)境模型與機器人模型。通過ROS/ROS2接口或功能齊全的Python腳本，以及用于導入機器人模型和環(huán)境模型的插件，可以輕松地讓機器人的大腦與虛擬世界相連。

Isaac Sim 的合成數(shù)據(jù)生成助力實現(xiàn)機器學習

合成數(shù)據(jù)生成是一個重要的工具，它正在被越來越多地用于訓練當今機器人的感知模型。獲取真實世界的、正確標記的數(shù)據(jù)是一項耗時且成本高昂的工作。但就機器人技術而言，在現(xiàn)實世界中收集某些所需的訓練數(shù)據(jù)可能太困難或太危險。對于必須靠近人類工作的機器人來說尤其如此。

Isaac Sim 內(nèi)置了對訓練感知模型很重要的各種傳感器類型的支持。這些傳感器包括 RGB、深度、邊界框和分割。


玻璃物體的真值合成數(shù)據(jù)

在公測版中，我們能夠輸出 KITTI 格式的合成數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以直接用于 NVIDIA 遷移學習工具包，以使用特定用例數(shù)據(jù)提高模型性能。

域隨機化

域隨機化能夠對定義模擬場景的參數(shù)進行更改，如場景中的照明、顏色和材質紋理等。域隨機化的主要目標之一，便是通過將神經(jīng)網(wǎng)絡暴露在所模擬的各種域參數(shù)中，來加強機器學習（machine learning ，ML）模型的訓練。這有助于模型在真實世界場景中實現(xiàn)有效的泛化。實際上，這項技術能夠教會模型忽略不重要的內(nèi)容。


工廠場景的域隨機化

Isaac Sim 能夠對定義一個特定場景的多個不同屬性進行隨機化。借助這些功能，機器學習工程師可以確保合成數(shù)據(jù)集包含足夠的多樣性來驅動穩(wěn)健的模型性能。

可隨計化的參數(shù)



在 Isaac Sim 公測版中，我們通過允許用戶定義隨機化區(qū)域來增強域隨機化功能。開發(fā)人員現(xiàn)在可以在場景中要隨機化的區(qū)域周圍繪制一個框，場景的其余部分將保持靜態(tài)。

更多關于 Isaac Sim 的信息

觀看 2021 年 GTC 大會上的最新 Isaac Sim 分會：從模擬到現(xiàn)實。

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可通過以下教程進一步了解如何導入您自己的機器人。

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閱讀開發(fā)者博客，進一步了解如何使用Isaac Sim來訓練Jetbot：

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