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NVIDIA Omniverse 是 NVIDIA 多款模拟器的基础,包罗 Isaac 平台在内,而该平台现已加入多项新功效,NVIDIA Isaac Sim 现已进入公然测试阶段。

以 NVIDIA Omniverse 平台为基础的 Isaac Sim,是一款机械人模拟应用程式与发生合成资料的工具。机械人专家可以透过这项工具,真切模拟机械人与环境互动的情形,而这些模拟环境局限甚至可以逾越真实环境中可能泛起的情形,以便更有用率地训练及测试机械人。

此版本的 Isaac Sim 功效还加入支援多台摄影机和感测器,以及一个 PTC OnShape CAD 汇入器,以便更容易地汇入 3D 资产。这些新功效将扩大机械人与环境的局限,让用户顺遂确立模子并部署在各个领域,包罗从设计与开发实体机械人,接着加以训练,再部署到「数位孪生」环境中,在极为准确和真切的虚拟环境中模拟与测试机械人。

主要的全新功效包罗:支援多台摄影机、搭配合成资料的鱼眼摄影机、支援 ROS2、PTC OnShape 汇入器、更壮大的感测器支援能力(超音波感测器、 力感测器、客制化光达模式),以及可以从 NVIDIA Omniverse Launcher 下载。

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Isaac Sim 透过以下优势战胜了这些问题:

使用发生合成资料这项主要工具来训练现在机械人中感知模子的比例愈来愈高。从真实环境里取得资料并准确加上符号,是一件费时且成本高昂的事。但在训练机械人时,许多所需的资料难以在现实环境里取得,或是取得的历程太危险,这对于必须与人类近距离操作的机械人来说更是云云。

Isaac Sim 内建支援多种感测器,这对训练感知模子来说异常主要。这些感测器包罗 RGB、深度、界限框和分类。在这次的公然测试版本中,能够使用 KITTI 花样输出合成资料。这些资料可以直接搭配 NVIDIA 迁徙学习工具套件,加上特定使用案例的资料来提高模子效能。

域随机化 (domain randomization) 会改变界说模拟场景的参数,像是场景中材质的照明、颜色和纹理。使用域随机化这项手艺的主要目的之一,是让神经网路在模拟环境中接触种种领域参数 (domain parameters),以提高机械学习模子的训练效果。这将有助于模子在遇到真实天下的场景时,有用举行归纳推理。事实上,这项手艺有助于教训模子什么该被忽略。

 

Isaac Sim 可以随机调整界说特定场景的多种属性。借助这些功效,机械学习工程师便能确保合成资料集里的多样性将足以推动壮大的模子效能。在 Isaac Sim 公测版本中,NVIDIA强化了域随机化的能力,让使用者可以界说一个举行随机化的区域。开发职员现在可以在场景中沿着一个要举行随机化的区域画出一个方框,而场景的其他部门将维持不动。

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