NVIDIA IsaacNVIDIAのエンドツーエンドのAIプラットフォームで、自律ロボットを開発、シミュレート、展開する。
概要
主な機能
- Isaac Simで、写真的な物理によるロボットのシミュレーション
- Isaac ROSで加速されたロボティクスパッケージ
- 事前に学習した認識と操作モデルのモデリング
- 訓練用に合成されたデータの生成
- Jetsonのエッジデバイスへの展開
- ナビゲーションと操作のための引用されたワークフロー
料金
- モデル
- Freemium
- カテゴリー
- Computer Vision
- 評価
- 4.8 / 5 (6)
ユースケース
ロボットを写真のような実際の仮想環境で訓練
Isaac Simを使用して、認識、操作モデルの仮想的な物理的な仮想環境で検証することができるため、実機に展開する前に実機での開発コストやリスクを減らすことができます。
合成された訓練データの生成
リアルワールドのラベル付けされたデータが不足または高価である場合に、シミュレーションで大規模な合成データセットを生成して認識モデルの訓練を行うことができます。
Jetsonデバイスで自律のシステムを展開
事前に学習されたモデルのナビゲーション、掴み取り、人間とのロボットのインタラクションなどの学習を使用して、Isaac ROSを使用してビルドして、リアルタイム的推論用にJetsonエッジデバイスで展開します。'
ROSBASEッドロボティクスワークフローを加速
製造、ロジスティクス、医療、研究などのロボットプロジェクトで使用する既存のROSworldパイプラインに、Isaac ROSを加速されたロボティクスパッケージを組み込んで、加速します。
メリット & デメリット
メリット
- シミュレーションから展開にわたる徹底したカバー
- 認識と物理に対するGPU加速のパフォーマンス
- ROSおよび標準的なロボティクスのワークフローとの統合
- 事前に学習したモデルの学習モデルの学習モデルと参照アプリケーション
デメリット
- 新人にとって陥りやすい学習曲線
- ベストパフォーマンスにはNVIDIAハードウェアの必要
- シミュレーションアセットやセットアップがリソースを多く消費
レビュー
6件の評価の平均。
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Does the job
Pretty happy overall. Deployment on Jetson edge devices just works and gPU-accelerated performance for perception and physics. Best performance requires NVIDIA hardware can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Does the job
Pretty happy overall. Deployment on Jetson edge devices just works and gPU-accelerated performance for perception and physics. Best performance requires NVIDIA hardware can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is isaac Sim for photorealistic, physics-based robot simulation — handled better than most — and comprehensive coverage from simulation to deployment. Steep learning curve for newcomers is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: deployment on Jetson edge devices and includes pretrained models and reference applications. On balance the feature set — especially synthetic data generation for training — justifies the 5 stars for our use case.
Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: reference workflows for navigation and manipulation and includes pretrained models and reference applications. Where it lags: best performance requires NVIDIA hardware. On balance the feature set — especially deployment on Jetson edge devices — justifies the 5 stars for our use case.
Compared a few options
Evaluated this against two competitors. Where it wins: isaac Sim for photorealistic, physics-based robot simulation and comprehensive coverage from simulation to deployment. On balance the feature set — especially pretrained perception and manipulation models — justifies the 5 stars for our use case.
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