在 ROSCon 2023 上，NVIDIA 发布了 NVIDIA Isaac Robotics 平台的重大更新。该平台可为全球机器人开发者提供高性能感知和高保真仿真，本次更新针对 NVIDIA Isaac ROS 2.0 和 NVIDIA Isaac Sim 2023.1 以及感知和仿真升级进行了发布，用以简化 ROS 开发者对高性能 AI 机器人应用的构建与测试。
开源机器人基金会首席技术官 Geoff Biggs 表示：“ROS 一直在持续发展壮大，并为整个机器人社区提供开源软件。此次发布的 NVIDIA 全新预构建 ROS 2 软件包，能够让广大 NVIDIA Jetson 开发者轻松上手 ROS 2，从而加速 ROS 的发展进程。”
图 1. NVIDIA Isaac Robotics 平台集合了丰富的技术，将助推 AI 在机器人领域的应用
Isaac ROS 2.0
机器人技术自主化程度日益提升，各种传感器技术不断涌现，CPU 密集型处理已经显示出局限性，而加速计算自然成为了克服这些瓶颈的解决方案。
为推动开发新一代机器人解决方案，ROS 社区急需加速计算能力，而 Isaac ROS 能够满足这一需求。除了提供一系列加速 ROS 软件包，NVIDIA 也与 Open Robotics 密切合作，共同促进中间件的自身效率提升。更多信息，请阅读文章：通过 NVIDIA Isaac ROS 传输改善 ROS 2 应用的感知性能
Isaac ROS 2.0 版本已经达到了生产就绪水平的品质，主要的优化升级包括：
原生 ROS 2 Humble 支持：NVIDIA 提供安装就绪型 ROS 2 Humble 软件包，用于 Ubuntu 20.04 上运行 JetPack 5，而无需编译源代码。
NITROS ROS 桥接器：将 Isaac ROS 加速扩展到 ROS Noetic 应用，优化后的 ROS 桥接器比标准 ROS 桥接器提速 2 倍。
CUDA NITROS：支持开发者使用带有自定义编码器和解码器的 DNN 模型，以充分利用 NITROS 的加速功能。
Stereolabs ZED 摄像机集成：Isaac ROS 现已与 Stereolabs ZED 相机集成。
Nova Carter：Isaac ROS 软件（包括 Nav 2 导航堆栈）现已支持 Nova Carter。Nova Carter 是用于机器人研发的参考 AMR，由 NVIDIA Jetson AGX Orin 驱动。
ESS 3.0 性能：全新 ESS 3.0 深度感知 DNN 模型具有更高的准确性和更强的性能。
全球开发者都可以使用 Isaac ROS 来创建高性能机器人解决方案，并将其应用于农业、仓储自动化、最后一公里配送、服务机器人等多个领域。
图 2. NVIDIA Isaac ROS（NVIDIA Isaac 机器人平台的关键组件）中的软件模块
FarmX 机器人技术副总裁 Dan Hennage 表示：“NVIDIA 提供丰富的产品及功能，能够完美适用于 FarmX。从 Isaac ROS 的运行环境和程序库，到可以在无人机、大型拖拉机等载具上部署的各种模块，NVIDIA Jetson 和 Isaac ROS 使我们专注于应用开发，完全不必担心平台问题。”
.lumen 首席执行官兼创始人 Cornel Amariei 表示：“我们研发了目前最先进的视障辅助技术，将自动驾驶技术的应用尺寸缩小，直到人们可以舒适地戴在头上。实现这一切完全得益于 NVIDIA Jetson 平台以及 Isaac ROS 中经过优化的软件包、节点和功能。不论是视觉实时定位建模（vSLAM）还是立体感知，我们都无法通过其他平台做到这样的程度。”
Isaac Sim 2023.1
从制造到物流再到汽车，AI 在机器人领域的应用日益广泛，进而加速了各行各业的自动化进程。起初，在开发和测试用于机器人感知或控制的 AI 模型时，相关人员往往面临数据稀缺的难题。解决这一问题的关键技术便是高保真仿真。
建立于 NVIDIA Omniverse 的机器人仿真器 Isaac Sim，可用于开发、训练、测试和部署 AI 机器人。其具备强大的内置功能，包括用于生成合成数据的 NVIDIA Omniverse Replicator 和用于 GPU 加速强化学习的 Isaac Gym 等。通过最新发布的 Omniverse Replicator 1.10，开发者利用基于 YAML 的低代码配置器和异步渲染功能，就可以提高合成数据生成能力。
此外，Isaac Sim 的精准传感器仿真适用于当今的多数主流传感器。Isaac Sim 还支持 ROS 和 ROS 2，也可以通过 Python 脚本进行控制。
Isaac Sim 2023.1 提供众多新功能与升级，以促进基于 AI 的机器人发展，包括：
全新内置机器人模型和传感器：使用内置机器人模型和传感器快速入门。新机器人模型包括 FANUC 和 Techman。新传感器包括 Orbbec、SENSING、Zvision、Ouster 和 RealSense。
升级的 ROS 及 ROS 2 支持：为仿真应用创建自定义 ROS 和 ROS 2 消息。URDF / MJCF 导入器现已开源，便于将机器人导入 Isaac Sim 平台。
增强的合成数据生成（SDG）支持：针对机械臂和移动机器人应用，现已添加仿真随机化功能。进一步了解新版 Omniverse Replicator 新增的 SDG 功能，请查看:
https://developer.nvidia.com/blog/boost-synthetic-data-generation-with-low-code-workflows-in-nvidia-omniverse-replicator-1-10/
仓库构建器模块化 3D 资产：使用 SimReady 仓库场景和资产，快速创建强大的仓库环境，即可测试和演练机器人解决方案。
在开发机器人和自动化解决方案时，许多公司都采用“仿真先行”策略，这意味着在构建解决方案之前，需要通过高保真仿真来验证设计和吞吐量。
Technology Strategy 的副总裁 Jon Battles 表示：“Collaborative Robotics 深信，协作机器人与人类并肩工作的场景，将是机器人技术发展的未来图景。我们采用了仿真优先的开发方法，通过广泛使用 Isaac Sim 来加快开发用时和部署节奏。”
RIOS 工程副总裁 Chris Paulson 表示：“RIOS 在构建未来智能工厂时，对于如何设计、测试和实现先进的 AI 机器人即服务（RaaS）工作单元，NVIDIA Isaac Sim 发挥着至关重要的作用。为降低项目风险，消除新工作单元设计风险，并针对复杂机器人任务执行能力的开发进行简化，Isaac Sim 是关键平台。我们面向客户的内部工具也是以 Isaac Sim 作为平台，快速、高效地为客户提供最先进的机器人技术。”
图 3. NVIDIA Isaac Sim 2023.1 新增的内置机器人模型包括 FANUC Robot Arm（左）、Fraunhofer EvoBOT（中）和 Techman Cobot（右）
NVIDIA Isaac Robotics 平台专为推动机器人领域的 AI 应用而开发。最新版本的 Isaac ROS 将助力 ROS 开发者更便捷地使用 NVIDIA AI 感知技术。全新版本的 Isaac Sim 已添加众多新功能，在虚拟世界中，开发者可以轻松开发、测试和训练 AI 机器人，随后再进行现实世界的部署。使用 NVIDIA Isaac ROS 和 Isaac Sim 的开发者已有数千人，欢迎加入这一行列。
更多信息，请报名参加即将举行的 Isaac ROS 网络研讨会 —— Noetic 的提速需求：将 NITROS 引入 ROS：https://gateway.on24.com/wcc/experience/elitenvidiabrill/1407606/3998202/isaac-ros-webinar-series
