NVIDIA Isaac Lab
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1 天有情绪数据
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假肢手部数据用于训练工业机器人
假肢制造商 PSYONIC 正与 NVIDIA 和 ABB Robotics 合作，以解决物理人工智能中的数据问题。他们的方法包括使用从患者佩戴的触感灵巧手 Ability Hand 捕获的数据来训练工业机器人的灵巧操作。这种方法旨在为机器人提供目前所缺乏的对抓握力、触感和时机的细致理解，可能成为机器人领域的 ImageNet 数据集在计算机视觉领域的对应物。
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双评估器架构提升人形机器人运动操纵能力
研究人员发现，强化学习中评估器的架构对人形机器人的性能有显著影响。在需要同时进行运动和操纵的任务中，使用独立评估器进行运动和操纵的双评估器系统，其性能优于统一评估器系统。在模拟测试中，双评估器方法实现了3.5倍的目标获取速度和两倍的吞吐量。
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AWS SageMaker 集成 NVIDIA Isaac Lab 用于机器人强化学习训练
Amazon SageMaker AI 通过集成 NVIDIA Isaac Lab 来增强机器人强化学习。这使得能够加速机器人策略的训练，例如 Unitree H1 人形机器人，可以使用 SageMaker HyperPod 进行弹性、大规模分布式训练，或使用 SageMaker Training Jobs 进行临时、按需计算。该平台旨在通过利用 GPU 加速的模拟和托管基础设施，将数月的真实世界训练压缩到数小时内，从而减轻 AI 和…
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NVIDIA 研究通过模拟到现实的突破推动机器人技术发展
NVIDIA Research 在国际机器人与自动化会议 (ICRA) 上发表了八篇新论文，详细介绍了机器人技术在模拟到现实迁移方面的进展。这些论文展示了机器人在动态环境中感知、推理、规划和行动的方法，超越了脚本化自动化。关键进展包括用于多臂协调的 ScheduleStream、用于可泛化导航策略的 COMPASS、用于自适应物体抓取的 Grasp-MPC，以及用于处理缠结材料的可变形集群操作。此外，SPARR 和 Refinery …
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DIY Star Wars BDX droid learns to walk via reinforcement learning
一位个人用户使用定制的构建重现了星球大战中的BDX机器人，该机器人利用强化学习进行运动。与迪士尼使用的工业组件相比，该项目通过使用QDD电机和改装的割草机电池供电，显著降低了成本。该机器人通过NVIDIA Isaac Lab和MuJoCo的模拟环境学习行走，在模拟环境中因保持平衡而获得奖励，因摔倒而受到惩罚，并在数小时内实现了功能性的运动。
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机器人利用AI驱动的深度估计进行导航，摒弃LiDAR
研究人员开发了一种新颖的机器人导航师生框架，该框架用基于视觉的单目深度估计取代了传统的LiDAR传感器。一个由特权LiDAR数据训练的教师策略，指导一个仅依赖于经过微调的Depth Anything V2模型生成的深度图的学生策略。这种纯视觉方法允许在NVIDIA Jetson Orin AGX等平台上进行完全的板载处理，在复杂3D环境中表现出优于标准LiDAR的性能。