NVIDIA發(fā)布全新Isaas開發(fā)套件：自主機器人躍進

在蘇州舉辦的GTC CHINA 2019大會上，NVIDIA創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛宣布了全新版本的Isaac(應該取自艾薩克·牛頓)軟件開發(fā)套件(SDK)，建立了一個統(tǒng)一的機器人開發(fā)平臺，提供更新的AI感知、仿真、操控功能。

Isaac SDK套件包括提供應用程序框架的Isaac Robotics Engine，預先構建的深度神經網絡模型、算法、庫、驅動程序和API Isaac GEM，用于室內物流的參考應用程序，以及提供導航功能的Isaac Sim(首個版本)。

NVIDIA表示，全新的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，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，從而節(jié)省成本。

為了加快AI機器人的開發(fā)速度，Isaac SDK包含了各種基于攝像頭的感知深度神經網絡，比如：

－ 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(xié)作機器人（專門設計用于與人合作）非常重要

Isaac SDK的對象檢測也通過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，添加新對象進行檢測和訓練新模型變得更容易，這些新模型能以較高的準確度啟動并運行。

借助新版SDK，還可以使用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，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)人員可以在困難或異常等極端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，可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。

最后，如果開發(fā)人員已經開發(fā)了自己代碼的機器人，全新Isaac SDK也能集成他們的工作，并有基于C編程語言的新API，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。

Isaac WebSight

Isaac項目上，NVIDIA已經與清華、北大等國內多所高校、科研機構和企業(yè)達成了合作。

在發(fā)布會現場，黃仁勛還演示了一款名為“Leonardo”的物體操縱機器人，體現了快速平滑的動作、6D姿態(tài)感知、交互式行為生成，在模擬和現實世界中通過學習，成為一個真正意義上的機器人。

Leonardo的仿真訓練空間名為Isaac Gym，模擬了RGB、景深攝像頭和Franka機器人傳動裝置。盡管是模擬世界，它依然遵循真實物理規(guī)則，并運行于NVIDIA GPU PhysX 5.0物理引擎之上。