NVIDIA анонсувала платформу Isaac AMR

На виставці CES 2022 NVIDIA анонсувала платформу автономних мобільних роботів Isaac (AMR). Наскрізна платформа призначена для прискорення розгортання AMR і підвищення ефективності.

Система NVIDIA AMR призначена для великих розгортань на великих об'єктах, де складання карти може зайняти багато часу, а керування парком машин зазвичай є складним. Isaac AMR працює з низкою платформ NVIDIA, зокрема Omniverse, Isaac Sim, DeepMap, Metropolis і ReOPT.

Платформа використовує NVIDIA Omniverse для створення цифрового двійника об'єкта, на якому розгортаються AMR. Далі Isaac Sim може змоделювати поведінку флоту роботів, людей та інших машин. Платформа також генеруватиме синтетичні дані для навчання моделей ШІ.

Об'єкти наносяться на карту за допомогою DeepMap — стартапу, який компанія придбала в червні 2021 року. DeepMap створила програмне забезпечення для картографії високої роздільної здатності для автономних транспортних засобів. NVIDIA використовує те саме програмне забезпечення для відображення внутрішніх і зовнішніх об'єктів для AMR.

Хмарний інструментарій розробки програмного забезпечення (SDK) DeepMap може прискорити роботизоване картографування великих об'єктів з кількох тижнів до кількох днів із точністю до сантиметра.

Карти можуть оновлюватися в реальному часі у міру зміни навколишнього середовища. SDK DeepMap дозволяє роботам визначати реальні об'єкти, відображені пікселями на карті, і відповідно на них реагувати.

NVIDIA Metropolis — це платформа відеоаналітики, яка працює разом із SmartMap. Вона забезпечує доступ до камер і датчиків, розгорнутих по всьому об'єкту. Metropolis також дає AMR змогу краще усвідомлювати ситуацію й уникати районів з високим навантаженням.

Завершальна частина Isaac AMR — це програмні бібліотеки NVIDIA ReOpt AI. Ці бібліотеки можна використовувати для оптимізації планування маршруту транспортного засобу в режимі реального часу з урахуванням швидкості робота, часу автономної роботи, розміру та ваги транспортного засобу, а також планування об'єкта. За допомогою ReOpt і Isaac Sim можна змоделювати кілька взаємодій AMR ще до того, як роботи будуть розгорнуті.

Технології, що складають платформу Isaac AMR, можна розгортати та керувати ними на серверах EGX за допомогою NVIDIA Fleet Command.

За даними Interact Analysis, до 2025 року кількість розгорнутих мобільних роботів досягне 53 000 об'єктів. У 2020 році це число становило лише 9 000.

«Оскільки дедалі більше розробників ROS використовують апаратні платформи, що містять додаткові обчислювальні можливості, призначені для розвантаження центрального процесора, ROS розвивається, щоб спростити ефективне використання цих передових апаратних ресурсів. Співпраця з лідером у галузі прискорених обчислень, таким як NVIDIA, і її великий досвід у галузі інновацій у сфері штучного інтелекту та робототехніки принесуть значні переваги всій спільноті ROS»

Браян Геркигенеральний директор і співзасновник Open Robotics

«Від інтелектуальної автоматизації у виробництві до роботів у доставці «останньої милі» — роботи дедалі частіше з'являються в повсякденному житті. Однак розробка промислової та комерційної робототехніки може бути складною, трудомісткою і дорогою. Також поширені неструктуровані середовища у багатьох випадках і сценаріях використання. Платформа робототехніки NVIDIA Isaac може вирішити ці проблеми за допомогою комплексного рішення, яке допоможе знизити витрати, спростити розробку та виведення продукту на ринок», — повідомили в компанії. 

Платформа Isaac Autonomous Mobile Robots (AMR) розширює можливості NVIDIA Isaac для розробників, які створюють і розгортають застосунки для робототехніки, забезпечуючи відображення, аналітику майданчика, оптимізацію парку та маршрутів на серверах NVIDIA EGX. Нова платформа допоможе покращити й прискорити роботу застосунків AMR для логістичної галузі — від складів до роздрібної торгівлі.

Переваги прискореної платформи для робототехніки та штучного інтелекту:

1. Генерація даних. Збір і маркування наборів даних вимагає часу і коштує дорого. Більш різноманітні навчальні дані дозволяють створювати точніші моделі ШІ. Покращити навчання можна за допомогою синтетичних даних NVIDIA Isaac Sim.
2. Моделювання та тестування. Роботи віртуально навчаються і тестуються у фотореалістичних і фізично точних середовищах за допомогою NVIDIA Isaac Sim, що працює у віртуальному середовищі NVIDIA Omniverse.
3. Тренування робота. Можна обрати оптимальну платформу NVIDIA для навчання своєї моделі штучного інтелекту — від локальних робочих станцій до масштабованого ШІ в центрі обробки даних і хмарі. NVIDIA також може допомогти прискорити розробку за допомогою TAO Toolkit, який включає попередньо навчені моделі виробничої якості для використання «як є» або для точного налаштування з використанням лише частини даних, необхідних для навчання з нуля.
4. Розробка застосунків. Високопродуктивні застосунки для робототехніки можна розробляти з використанням апаратно прискорених SDK, таких як Isaac ROS GEM для роботів на основі ROS, Deepstream SDK для потокового розпізнавання відео, NVIDIA Riva для обробки природної мови та Isaac SDK для повної інфраструктури.
5. Розгортання та керування. NVIDIA пропонує повний безперервний робочий процес для безперешкодного розгортання. Застосунки робототехніки можна перенести з NVIDIA Jetson на периферійні комп'ютери EGX для створення справді автономних машин. Послуги масштабування також доступні в EGX Fleet Command.