Isaac Sim

2025年 1月 6日

人形机器人学习的合成运动生成管道构建

通用型类人型机器人旨在快速适应现有的以人为中心的城市和工业工作空间，处理繁琐、重复或对身体要求苛刻的任务。
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2024年 10月 22日

NVIDIA Isaac Perceptor Anywhere MSA 校准指南

多模态传感器校准对于实现机器人、自动驾驶汽车、地图构建和其他感知驱动应用的传感器融合至关重要。
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2024年 10月 22日

ROS 2 和 NVIDIA Isaac Sim 机器人模拟与测试入门指南

物理 AI 赋能的机器人 需要在物理世界中自主感知、规划和执行复杂任务，其中包括在动态和不可预测的环境中安全、高效地运输和操控物体。
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2024年 7月 29日

利用 NVIDIA Isaac 实验室加速机器人模拟学习

机器人需要具备适应能力，能够随时学习新技能并适应周围环境。然而，传统训练方法可能会限制机器人在新情况下应用所学技能的能力，
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2024年 7月 11日

跨多种几何形状训练机器人装配技能从模拟到现实迁移

家庭和工业环境中的大多数物体都由多个必须组装的部件组成。虽然人类工人通常会进行装配，但在某些行业（如汽车行业）中，机器人装配非常普遍。
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2024年 7月 10日

利用合成数据微调 AI 模型提升多摄像头跟踪精度

针对特定用例的大规模合成数据在现实世界的计算机视觉和 AI 工作流程中变得越来越重要。这是因为数字孪生是一种强大的方式，可以为工厂、
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2024年 6月 24日

NVIDIA Metropolis Microservices 和 NVIDIA Isaac Sim 的实时视觉 AI 从数字孪生到云原生部署

随着视觉人工智能复杂性的增加，精简的部署解决方案对优化空间和流程至关重要。NVIDIA 通过 NVIDIA Metropolis AI…
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2024年 6月 17日

使用 NVIDIA Isaac Sim 4.0 和 NVIDIA Isaac Lab 实现人工智能和模拟的机械增压机器人工作流

以物理人工智能为动力的机器人时代已经到来。物理人工智能模型了解其环境，并自主完成物理世界中的复杂任务。许多复杂任务，
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2024年 6月 17日

缩小模拟现实的差距： NVIDIA Isaac 实验室的训练点四肢运动

由于四足动物的运动策略涉及复杂的动力学，对机器人技术提出了重大挑战。在现实世界中，训练四足动物上下楼梯可能会损坏设备和环境。因此，
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2024年 6月 2日

使用新的 NVIDIA Isaac 基础模型和工作流程创建、设计和部署机器人应用

机器人在智能制造设施、商业厨房、医院、仓库物流和农业领域等不同环境中的应用正在迅速扩展。该行业正在向智能自动化转变，
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2024年 6月 2日

利用多摄像头追踪工作流程优化大型空间的流程

仓库、工厂、体育场和机场等大片区域通常由数百个摄像头进行监控，以提高安全性并优化运营。通过这些摄像头准确跟踪物体和测量活动称为多摄像头跟踪，
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2024年 5月 15日

NVIDIA 在 ICRA 上展示了关于几何织物、手术机器人等的新机器人研究

在 IEEE 期间的 国际机器人与自动化会议（ICRA）上，于 5 月 13 日至 17 日在日本横滨举行，几何织物将是讨论的热门话题之一。
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2024年 5月 9日

利用内置 Flowstate 和 NVIDIA Isaac 机械手实现智能取放自动化

我们宣布与Intrinsic.ai 合作，学习工业机器人任务的基础技能模型。 工业制造中的许多挑选和放置问题仍然由人工操作员完成，
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2024年 3月 1日

通过线下实践学习，充分利用 NVIDIA GTC 2024

我们很高兴能在圣何塞会议中心参加今年的 GTC 大会，与数千名开发者、行业领导者、研究人员和合作伙伴共襄盛会。通过亲自参加 GTC，
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2024年 2月 22日

聚焦：HOMEE AI 为您的客厅提供 AI 助力的空间规划

来自中国台湾的 HOMEE AI，作为NVIDIA 初创加速计划的成员，开发了一种“AI 即服务”的空间规划解决方案，
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2024年 1月 22日

借助 NVIDIA Isaac Sim 在工作站上对摄像头性能进行基准测试

机器人通常配备摄像头。在设计数字孪生仿真时，在模拟环境中准确复制其性能非常重要。 但是，为了确保模拟平稳运行，必须检查运行模拟的工作站的性能。
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