NVIDIAがIsaac AMRプラットフォームを発表
CES 2022でNVIDIAは、自律移動ロボット（AMR）向けのIsaacプラットフォームを発表しました。このエンドツーエンドのプラットフォームは、AMRの展開を加速し、効率を高めることを目的としています。
NVIDIA AMRシステムは、マッピングに長い時間がかかり、車両群の管理が通常難しい大規模施設での大規模展開を想定しています。Isaac AMRは、Omniverse、Isaac Sim、DeepMap、Metropolis、ReOPTなど、NVIDIAの複数のプラットフォームと連携します。
このプラットフォームは、NVIDIA Omniverseを使用して、AMRを展開する施設のデジタルツインを作成します。続いてIsaac Simが、ロボット群、人、その他の車両の挙動をシミュレーションできます。また、このプラットフォームはAIモデルの学習用に合成データも生成します。
施設のマッピングには、2021年6月に買収したスタートアップDeepMapの技術を使用します。DeepMapは、自動運転車向けの高解像度マッピングソフトウェアを開発していました。NVIDIAは同じソフトウェアを使い、AMR向けに屋内外の施設を地図化します。
DeepMapのクラウド型ソフトウェア開発キット（SDK）は、大規模施設のロボットマッピングを、数週間から数日に短縮し、センチメートル単位の精度を実現できます。
環境の変化に合わせて、マップはリアルタイムに更新できます。DeepMap SDKを使うと、ロボットはマップ上のピクセルとして表示される実際の物体を識別し、それに応じて反応できます。
NVIDIA Metropolisは、SmartMapと連携するビデオ分析プラットフォームです。施設全体に設置されたカメラやセンサーにアクセスできます。Metropolisはまた、AMRがより状況を把握し、混雑したエリアを避けられるようにします。
Isaac AMRの最後の要素は、NVIDIA ReOpt AIのソフトウェアライブラリです。これらのライブラリは、ロボットの速度、バッテリー駆動時間、車両のサイズと重量、施設のレイアウトを考慮し、リアルタイムで車両の経路を最適化するために使用できます。ReOptとIsaac Simを使えば、ロボットを展開する前に、複数のAMRの相互作用をシミュレーションできます。
Isaac AMRプラットフォームを構成する技術は、NVIDIA Fleet Commandを使ってEGXサーバー上に展開し、管理できます。
Interact Analysisのデータによると、2025年までに展開される移動ロボットの数は53,000台に達する見込みです。2020年にはわずか9,000台でした。
「中央処理装置の負荷を軽減するための追加の演算能力を備えたハードウェアプラットフォームを使うROS開発者が増えるにつれ、ROSはそれら先進的なハードウェア資源を効率的に活用しやすくなるよう進化しています。NVIDIAのような高速演算分野のリーダーと協力し、AIやロボティクスの革新における豊富な経験を活かすことは、ROSコミュニティ全体に大きな利益をもたらすでしょう」
「製造における知的自動化から、ラストワンマイル配送のロボットまで、ロボットは日常生活でますます一般的になっています。しかし、産業用および商用ロボットの開発は、複雑で手間がかかり、高コストになりがちです。また、多くのケースやユースケースでは非構造化環境も一般的です。NVIDIA Isaacロボティクスプラットフォームは、コスト削減、開発の簡素化、製品の市場投入の迅速化に役立つ包括的なソリューションで、これらの課題を解決できます」と同社は述べています。
Isaac Autonomous Mobile Robots（AMR）プラットフォームは、NVIDIA EGXサーバー上でマッピング、施設分析、車両群と経路の最適化を提供し、ロボットアプリケーションを構築・展開する開発者向けにNVIDIA Isaacの機能を拡張します。新プラットフォームは、倉庫から小売までの物流分野におけるAMRアプリケーションの性能向上と高速化に役立つでしょう。
高速化されたロボティクスおよびAIプラットフォームの利点：
- データ生成。データセットの収集とラベル付けには時間がかかり、コストも高くなります。より多様な学習データを使うと、より正確なAIモデルを作成できます。NVIDIA Isaac Simの合成データを使えば、学習をさらに改善できます。
- シミュレーションとテスト。NVIDIA Omniverseの仮想環境で動作するNVIDIA Isaac Simを使い、フォトリアルかつ物理的に正確な環境でロボットを仮想的に学習・テストします。
- ロボットのトレーニング。ローカルワークステーションから、データセンターやクラウドでスケーラブルなAIまで、AIモデルの学習に最適なNVIDIAプラットフォームを選択できます。NVIDIAはTAO Toolkitによる開発の加速も支援します。これには、そのまま使える本番品質の事前学習済みモデルや、ゼロから学習する場合に必要なデータの一部だけで微調整できるモデルが含まれます。
- アプリケーション開発。ROSベースのロボット向けIsaac ROS GEM、ビデオのストリーム理解のためのDeepstream SDK、自然言語処理のためのNVIDIA Riva、フルインフラ向けのIsaac SDKなど、ハードウェアアクセラレーションされたSDKを使って、高性能なロボティクスアプリケーションを開発できます。
- 展開と管理。NVIDIAは、シームレスな展開のための完全な継続的ワークフローを提供します。ロボティクスアプリケーションは、NVIDIA JetsonからEGXエッジコンピューターへ移行し、真に自律的な機械を構築できます。スケーリングサービスもEGX Fleet Commandで利用可能です。
