機器人技術大提升:NVIDIA 為構建自主機器統一平台樹立里程碑

作者 Claire Delaunay

NVIDIA 發布全新版本 Isaac 軟體開發套件(SDK),為機器人提供更新的AI感知和模擬功能。

NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳在 NVIDIA 最新的中國 GPU 技術會議(GTC CHINA 2019)上宣布了該消息。在建立統一的機器人開發平台以實現 AI、模擬和操控功能方面,Isaac SDK 邁出了重要的里程碑。

Isaac SDK 包括 Isaac Robotics Engine(提供應用程式框架),Isaac GEM(預先構建的深度神經網路模型、算法、程式庫、驅動程式和 API),用於室內物流的參考應用程式以及 Isaac Sim 的第一個版本(提供導航功能)。

全新 Isaac SDK 可以大大加快研究人員、開發人員、新創企業和製造商開發和測試機器人的速度。它使機器人能夠通過模擬獲得由人工智慧技術驅動的感知和訓練功能,從而可以在各種環境和情況下對機器人進行測試和驗證。

這樣一來,可以節省成本。

從基於 AI 的感知開始

每台自主機器都始於感知。

為了加快 AI 機器人的開發速度,全新Isaac SDK包括各種基於攝像頭的感知深度神經網路。其中:

  • 物體檢測—識別用於導航、交互或操控的對象
  • 自由空間分割—檢測和分割外部世界,例如確定人行道在哪裡,以及機器人可以在哪裡行駛
  • 3D 姿態估計—了解目標的位置和方向,從而實現諸如機械臂拾取物體的任務
  • 2D 人體姿態估計—將姿態估計應用於人,這對於與人互動的機器人(例如配送機器人)和協作機器人(專門設計用於與人合作)非常重要

該 SDK 的對象檢測也已通過ResNet深度神經網路進行了更新,可以使用 NVIDIA 的遷移學習工具包對其進行訓練。這使得添加新對象進行檢測和訓練新模型變得更加容易,這些新模型可以以較高的準確度啟動並運行。

推出 Isaac Sim

新版本引進了一項重要功能—使用 Isaac Sim 訓練機器人,並將所生成的軟體部署到在現實世界中運行的真實機器人中。這有望大大加快機器人的開發速度,從而實現綜合數據的訓練。

通過模擬,開發人員可以在極端情況下(即困難或異常情況下)對機器人進行測試,以進一步加強對它的訓練。將這些結果輸入訓練管道,使神經網路可以基於真實和模擬數據來提高準確性。

多機器人 Sim 來了

全新 SDK 也提供了多機器人模擬。這使開發人員可以將多個機器人放入模擬環境中進行測試,以便它們學會彼此相關的工作。各個機器人可以在共享的虛擬環境中移動時,運行獨立版本的 Isaac 導航軟體堆疊。

因此,尋求在大型物流管理中運行多個機器人的製造商,可以先測試機器人交互作用並調試問題,再將其部署到現實世界。

Isaac 整合 DeepStream

全新 SDK 還整合了對 NVIDIA DeepStream 軟體的支持,該軟體廣泛用於處理分析功能。開發人員可以在支持機器人應用程式的邊緣 AI 部署 DeepStream 和 NVIDIA GPU,以實現對影像串流的處理。

開發人員現在可以構建各種各樣的機器人,這些機器人需要對攝影機影像源進行分析,既可以用於機載應用,也可以用於遠程定位。

使用 Isaac SDK 進行程式

最後,對於已經開發了自己代碼的機器人開發人員,全新 SDK 也能整合他們的工作,並添加了基於 C 程式語言的新 API。

這使開發人員可以將自己的軟體堆疊連接到 Isaac SDK,並最大程度地減少程式語言轉換—讓用戶可以透過 C API 存取使用 Isaac 功能。

C-API 存取時能讓開發人員在其他程式語言中使用 Isaac SDK。

現在可在此處下載全新版本 NVIDIA Isaac SDK 2019.03