Репортаж от Wedoany，Компания Fanuc расширила сотрудничество с NVIDIA в области физического ИИ и передового моделирования. Благодаря более тесной интеграции платформ были улучшены возможности цифровых двойников и симуляции роботов.
Fanuc усилила интеграцию между открытой платформой моделирования роботов NVIDIA Isaac Sim и собственным программным обеспечением для офлайн-симуляции RoboGuide, что позволяет создавать высокоточные цифровые двойники в виртуальном пространстве. В декабре прошлого года на Международной выставке роботов в Токио (iREX) Fanuc продемонстрировала возможность переноса данных моделирования из RoboGuide в Isaac Sim. Используя те же алгоритмы управления, что и у реальных роботов, удалось добиться высокой точности воспроизведения траекторий и времени цикла. В настоящее время две платформы достигли более глубокого уровня взаимной совместимости, обеспечивая более эффективную среду моделирования для тестирования, проверки приложений и виртуальной отладки.
В первом режиме интеграции Isaac Sim выступает в качестве внешней среды моделирования, а RoboGuide работает в фоновом режиме, гарантируя точность поведения робота в виртуальном пространстве. RoboGuide и Isaac Sim соединены прямым и непрерывным каналом связи. Пользователи могут управлять роботом в Isaac Sim в реальном времени с помощью виртуального или физического терминала программирования, подключенного к RoboGuide, причём способ управления идентичен работе с реальным роботом. Это позволяет проводить предварительные исследования до установки оборудования и эффективно проектировать роботизированные процессы с использованием физически точных датчиков и окружения, ускоренных графическими процессорами.
С помощью открытой платформы обучения роботов NVIDIA Isaac Lab и библиотеки NVIDIA Omniverse пользователи могут с высокой точностью моделировать задачи, которые ранее было трудно воспроизвести, например, манипуляции с гибкими компонентами, такими как кабели, а также операции вставки и сборки. Благодаря интеграции с RoboGuide движения робота в Isaac Sim сохраняют те же траектории и время цикла, что и у реального оборудования, что сокращает разрыв между симуляцией и реальностью. Эта среда также поддерживает обучение с подкреплением и имитационное обучение, ускоряя оценку и развёртывание систем физического ИИ.
Второй режим интеграции использует RoboGuide в качестве основной внешней платформы, а на внутреннем уровне подключает физический движок Nvidia PhysX для расширенного моделирования. Теперь RoboGuide использует PhysX, что позволяет точно моделировать сложные задачи, такие как извлечение деталей из контейнера. Случайно перемешанные детали могут быть реалистично воспроизведены с помощью физического моделирования. Система 3D Vision в RoboGuide определяет положение деталей, после чего робот выполняет операции захвата и размещения. Эта среда позволяет воссоздавать реальные сценарии в виртуальном пространстве, например, когда робот не может извлечь определённую деталь, он автоматически выбирает альтернативный вариант.
Пользователям не нужно проходить через многочисленные пробные и ошибочные процессы с реальными деталями, чтобы провести исследование осуществимости системы извлечения из контейнера в виртуальной среде. Благодаря интеграции PhysX эффективность проектирования и развёртывания систем извлечения из контейнера в RoboGuide повысилась, хотя традиционно такие системы требуют значительных временных затрат и полевого опыта.
На мероприятии, посвящённом новым продуктам, прошедшем в мае, Fanuc продемонстрировала двухручную систему, состоящую из двух коллаборативных роботов CRX, которые складывали футболку с помощью имитационного обучения. Система использовала открытую модель роботов NVIDIA Isaac GR00T N. Складывание гибких объектов, таких как футболки, требует от робота постоянной корректировки движений в зависимости от изменяющейся формы. Традиционные методы обучения на основе воспроизведения или визуальной компенсации траекторий с трудом справляются с этой задачей.
В ходе демонстрации оператор с помощью робота CRX показывал движения складывания, а система получала данные из демонстрации посредством имитационного обучения. После обучения двухручная система CRX смогла воспроизвести задачу и освоить технику, необходимую для складывания. Имитационное обучение генерирует движения в реальном времени. Робот CRX, используя камеру для визуального распознавания объекта, самостоятельно выполняет операцию складывания.
Традиционное имитационное обучение часто приводит к сегментированным и прерывистым движениям робота. Fanuc объединила свои передовые технологии управления движением с моделью NVIDIA GR00T N, что позволило роботу выполнять плавные и непрерывные движения. Посетители на месте наблюдали, как двухручный робот самостоятельно и в реальном времени складывает футболку.
На Международной выставке роботов в Токио 2025 года Fanuc представила ИИ-робота на базе собственной открытой роботизированной платформы с функцией предотвращения столкновений. Система была обновлена до новейшего роботизированного компьютера NVIDIA Nvidia Jetson Thor. Замена модуля Nvidia Jetson AGX Orin на модуль Jetson T5000 позволила повысить производительность ИИ-вычислений более чем в 7,5 раза. Посетители выставки увидели, что благодаря возможностям Jetson Thor робот реагирует на движения человека быстрее и плавнее.
На выставке новых продуктов в мае посетители смогли ознакомиться с управлением роботом в виртуальном пространстве, высокоточным моделированием, физической симуляцией на основе PhysX, демонстрацией двухручного робота с имитационным обучением на базе фундаментальной модели роботов NVIDIA, а также с системой коллаборативных роботов, интегрированной с новейшей платформой периферийных вычислений NVIDIA.
