NVIDIA構建自主機器統(tǒng)一平臺，機器人技術大幅提升

（文章來源：C114通信網）

NVIDIA發(fā)布全新版本Isaac軟件開發(fā)套件（SDK），為機器人提供更新的AI感知和仿真功能。NVIDIA創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛在NVIDIA最新的GPU技術會議（GTC CHINA 2019）上宣布了該消息。在建立統(tǒng)一的機器人開發(fā)平臺以實現AI、仿真和操控功能方面，Isaac SDK邁出了重要的里程碑。

Isaac SDK包括Isaac Robotics Engine（提供應用程序框架），Isaac GEM（預先構建的深度神經網絡模型、算法、庫、驅動程序和API），用于室內物流的參考應用程序以及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(fā)人員、初創(chuàng)企業(yè)和制造商開發(fā)和測試機器人的速度。它使機器人能夠通過仿真獲得由人工智能技術驅動的感知和訓練功能，從而可以在各種環(huán)境和情況下對機器人進行測試和驗證。

這樣一來，可以節(jié)省成本。從基于AI的感知開始，每臺自主機器都始于感知。為了加快AI機器人的開發(fā)速度，全新Isaac SDK包括各種基于攝像頭的感知深度神經網絡。其中：對象檢測——識別用于導航、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里，以及機器人可以在哪里行駛。

3D姿態(tài)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(tài)估計——將姿態(tài)估計應用于人，這對于與人互動的機器人（例如配送機器人）和協作機器人（專門設計用于與人合作）非常重要該SDK的對象檢測也已通過ResNet深度神經網絡進行了更新，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并運行。

新版本引入了一項重要功能——使用Isaac Sim訓練機器人，并將所生成的軟件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(fā)速度，從而實現綜合數據的訓練。通過仿真，開發(fā)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，使神經網絡可以基于真實和模擬數據來提高準確性。

全新SDK也提供了多機器人仿真。這使開發(fā)人員可以將多個機器人放入仿真環(huán)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(huán)境中移動時，運行獨立版本的Isaac導航軟件堆棧。因此，尋求在大型物流管理中運行多個機器人的制造商，可以先測試機器人交互作用并調試問題，再將其部署到現實世界。

全新SDK還集成了對NVIDIA DeepStream軟件的支持，該軟件廣泛用于處理分析功能。開發(fā)人員可以在支持機器人應用程序的邊緣AI部署DeepStream和NVIDIA GPU，以實現對視頻流的處理。開發(fā)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像頭視頻源進行分析，既可以用于機載應用，也可以用于遠程定位。

使用Isaac SDK進行編程，最后，對于已經開發(fā)了自己代碼的機器人開發(fā)人員，全新SDK也能集成他們的工作，并添加了基于C編程語言的新API。這使開發(fā)人員可以將自己的軟件堆棧連接到Isaac SDK，并最大程度地減少編程語言轉換——為用戶提供通過C API訪問路由的Isaac功能。C-API訪問權限同時支持開發(fā)人員在其他編程語言中使用Isaac SDK。
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