NVIDIA, Isaac AMR 플랫폼 발표
CES 2022에서 NVIDIA는 자율 이동 로봇(AMR) 플랫폼 Isaac을 발표했습니다. 이 엔드투엔드 플랫폼은 AMR 배치를 가속하고 효율을 높이기 위해 설계되었습니다.
NVIDIA AMR 시스템은 지도 작성에 많은 시간이 걸리고 차량 관리가 대개 복잡한 대규모 시설에서의 대규모 배치를 위해 설계되었습니다. Isaac AMR은 Omniverse, Isaac Sim, DeepMap, Metropolis, ReOPT를 포함한 여러 NVIDIA 플랫폼과 함께 작동합니다.
이 플랫폼은 NVIDIA Omniverse를 사용해 AMR이 배치될 시설의 디지털 트윈을 만듭니다. 이후 Isaac Sim은 로봇 플릿, 사람, 기타 차량의 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다. 플랫폼은 또한 AI 모델 학습을 위한 합성 데이터도 생성합니다.
시설은 2021년 6월 인수한 스타트업 DeepMap을 통해 지도에 표시됩니다. DeepMap은 자율주행 차량을 위한 고해상도 지도 제작 소프트웨어를 개발했습니다. NVIDIA는 같은 소프트웨어를 사용해 AMR을 위해 내부 및 외부 시설을 표시합니다.
DeepMap의 클라우드 소프트웨어 개발 키트(SDK)는 대형 시설의 로봇 지도 제작을 몇 주에서 며칠로 단축하고, 정확도는 1센티미터 수준까지 높일 수 있습니다.
환경이 변화함에 따라 지도는 실시간으로 업데이트될 수 있습니다. DeepMap SDK를 사용하면 로봇이 지도에 픽셀로 표시된 실제 물체를 식별하고 이에 맞게 반응할 수 있습니다.
NVIDIA Metropolis는 SmartMap과 함께 작동하는 비디오 분석 플랫폼입니다. 시설 전체에 설치된 카메라와 센서에 접근할 수 있게 해줍니다. Metropolis는 또한 AMR이 상황을 더 잘 인식하고 혼잡한 구역을 피할 수 있게 합니다.
Isaac AMR의 마지막 구성 요소는 NVIDIA ReOpt AI 소프트웨어 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 로봇 속도, 배터리 작동 시간, 차량의 크기와 무게, 시설 배치를 고려해 차량 경로를 실시간으로 최적화하는 데 사용할 수 있습니다. ReOpt와 Isaac Sim을 사용하면 로봇을 배치하기 전에 여러 AMR의 상호작용을 시뮬레이션할 수 있습니다.
Isaac AMR 플랫폼을 구성하는 기술은 NVIDIA Fleet Command를 통해 EGX 서버에 배치하고 관리할 수 있습니다.
Interact Analysis에 따르면 2025년까지 배치된 이동 로봇의 수는 53,000대에 이를 것입니다. 2020년에는 이 수가 9,000대에 불과했습니다.
“보조 연산 기능을 갖추어 중앙 처리 장치의 부담을 줄여 주는 하드웨어 플랫폼을 사용하는 ROS 개발자가 늘어나면서, ROS는 이러한 첨단 하드웨어 자원을 효율적으로 활용하기 쉽도록 발전하고 있습니다. 인공지능과 로봇 공학 혁신 분야에서 풍부한 경험을 가진 NVIDIA 같은 가속 컴퓨팅 선도 기업과 협력하면 ROS 커뮤니티 전체에 상당한 이점이 돌아갈 것입니다”
“제조 분야의 지능형 자동화부터 ‘라스트 마일’ 배송 로봇까지, 로봇은 일상생활에서 점점 더 흔해지고 있습니다. 그러나 산업용 및 상업용 로봇 개발은 복잡하고, 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한 많은 경우와 활용 사례에서 비정형 환경도 흔합니다. NVIDIA Isaac 로봇 플랫폼은 비용을 줄이고, 개발을 단순화하며, 제품의 시장 출시를 돕는 포괄적인 솔루션으로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다”라고 회사는 밝혔습니다.
Isaac Autonomous Mobile Robots(AMR) 플랫폼은 NVIDIA EGX 서버에서 매핑, 시설 분석, 플릿 및 경로 최적화를 제공함으로써, 로봇 애플리케이션을 만들고 배치하는 개발자를 위한 NVIDIA Isaac의 기능을 확장합니다. 이 새로운 플랫폼은 창고부터 소매점까지 물류 산업의 AMR 애플리케이션 성능을 개선하고 가속하는 데 도움이 될 것입니다.
가속 로봇 및 인공지능 플랫폼의 장점:
- 데이터 생성. 데이터 세트를 수집하고 라벨링하는 데는 시간이 오래 걸리고 비용도 많이 듭니다. 학습 데이터가 더 다양할수록 더 정확한 AI 모델을 만들 수 있습니다. NVIDIA Isaac Sim의 합성 데이터로 학습을 개선할 수 있습니다.
- 시뮬레이션과 테스트. NVIDIA Omniverse 가상 환경에서 실행되는 NVIDIA Isaac Sim을 사용해 로봇은 사실적인 영상과 물리적으로 정확한 환경에서 가상으로 학습하고 테스트합니다.
- 로봇 학습. 로컬 워크스테이션부터 데이터 센터와 클라우드의 확장 가능한 AI까지, 자신의 AI 모델을 학습시키는 데 최적인 NVIDIA 플랫폼을 선택할 수 있습니다. NVIDIA는 또한 TAO Toolkit으로 개발을 가속하도록 도울 수 있습니다. 이 툴킷에는 그대로 사용하거나, 처음부터 학습하는 데 필요한 데이터의 일부만으로 미세 조정할 수 있는 프로덕션 품질의 사전 학습 모델이 포함되어 있습니다.
- 애플리케이션 개발. 로봇 공학용 고성능 애플리케이션은 하드웨어 가속 SDK를 사용해 개발할 수 있습니다. 여기에는 ROS 기반 로봇용 Isaac ROS GEM, 비디오 스트림 이해를 위한 Deepstream SDK, 자연어 처리를 위한 NVIDIA Riva, 전체 인프라를 위한 Isaac SDK가 포함됩니다.
- 배치와 관리. NVIDIA는 끊김 없는 배치를 위한 완전한 연속 워크플로를 제공합니다. 로봇 애플리케이션은 NVIDIA Jetson에서 EGX 엣지 컴퓨터로 옮겨 진정한 자율 기계를 만들 수 있습니다. 확장 서비스는 EGX Fleet Command에서도 이용할 수 있습니다.
