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利用 NVIDIA Isaac 構(gòu)建具身智能數(shù)據(jù)工廠

show-case/123/動捕驅(qū)動虛擬本體.png

合作伙伴:英偉達(dá)
時間:2024
應(yīng)用技術(shù)/產(chǎn)品:PN Studio 慣性動作捕捉套裝, HybridTrack 運動測量系統(tǒng)
應(yīng)用類型:具身智能人形機器人

項目概述:借助 NVIDIA Isaac Sim & Isaac Lab 平臺開放度極高的系統(tǒng)架構(gòu)以及提供的豐富資產(chǎn)與數(shù)據(jù)生態(tài),諾亦騰與機器人領(lǐng)域的多家企業(yè)/研究機構(gòu)一起,以極高的開發(fā)效率,打通動作捕捉/運動測量系統(tǒng)與機器人虛擬本體/真實本體之間的工作回路,打造出一個真正意義上的 HITL 解決方案。該方案可以讓包括科研工作者、企業(yè)級用戶在內(nèi)的各個級別開發(fā)者,高效、便捷地將實時動作捕捉和高精度實時追蹤能力引入既有工作流。 基于自定義的 MocapApi 接口,諾亦騰實現(xiàn)了動作捕捉系統(tǒng)與 NVIDIA Isaac Sim 的數(shù)據(jù)聯(lián)通,從而基于現(xiàn)有算法,快速接入動作捕捉和高精度追蹤數(shù)據(jù)流,實時驅(qū)動仿真環(huán)境下的虛擬機器人本體或者真實的機器人本體,用遙操作的模式完成任務(wù),采集數(shù)據(jù)。除此之外,還可以在機器人自主任務(wù)完成的過程中實現(xiàn)快速人工干預(yù)覆蓋失敗場景。同時,高精度的人體動作數(shù)據(jù)采集和大空間的高精度追蹤記錄了整個實驗環(huán)境的過程,為后期的算法調(diào)優(yōu)、復(fù)盤、量化評估等環(huán)節(jié)帶來了更多可能性。

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