工業(yè)企業(yè)正在積極使用物理 AI 和自主系統(tǒng)改變自己的運(yùn)營(yíng)方式。這涉及到在整個(gè)工廠和倉(cāng)庫(kù)部署異構(gòu)機(jī)器人機(jī)群，包括移動(dòng)機(jī)器人、人形助手、智能攝像頭和 AI 智能體等。

為了充分發(fā)揮這些物理 AI 系統(tǒng)的潛力，企業(yè)需要依靠其設(shè)施的數(shù)字孿生（即用于仿真和優(yōu)化自主系統(tǒng)如何交互和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的虛擬環(huán)境）。這種以仿真為中心的方法使企業(yè)能夠在實(shí)際部署前驗(yàn)證機(jī)器人機(jī)群在動(dòng)態(tài)環(huán)境中的協(xié)調(diào)和適應(yīng)能力，從而更快過(guò)渡到真正的工業(yè)自主化運(yùn)營(yíng)。

工業(yè)數(shù)字孿生中的機(jī)器人機(jī)群仿真

Mega NVIDIA Omniverse Blueprint 可幫助企業(yè)加快工廠、倉(cāng)庫(kù)和工業(yè)設(shè)施中的物理 AI 開(kāi)發(fā)與部署。

借助該工作流，開(kāi)發(fā)者能夠使用傳感器仿真與合成數(shù)據(jù)生成技術(shù)對(duì)復(fù)雜的自主運(yùn)營(yíng)進(jìn)行仿真，并在實(shí)際部署前在工業(yè)數(shù)字孿生中驗(yàn)證物理 AI 系統(tǒng)的性能。

本文將解釋該藍(lán)圖的各個(gè)組成部分，以便您開(kāi)發(fā)自己的機(jī)器人機(jī)群仿真和驗(yàn)證管線。

圖 1 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint 的架構(gòu)

設(shè)施或機(jī)群管理系統(tǒng)

機(jī)群管理系統(tǒng)負(fù)責(zé)幫助企業(yè)管理、協(xié)調(diào)和優(yōu)化機(jī)器人機(jī)群，以實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)或完成特定任務(wù)，例如運(yùn)輸貨物、分揀物品、管理庫(kù)存等。為了提高決策能力，可以將這些系統(tǒng)集成到工作流中。在將這些系統(tǒng)連接到企業(yè)數(shù)據(jù)湖后，機(jī)群管理器就可以訪問(wèn)并使用大量數(shù)據(jù)提高協(xié)調(diào)性和優(yōu)化機(jī)群任務(wù)。

圖 2 機(jī)群管理系統(tǒng)幫助企業(yè)管理、協(xié)調(diào)和優(yōu)化機(jī)器人機(jī)群

該藍(lán)圖中的集成機(jī)群管理軟件使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) VDA5050 接口與各種機(jī)器人大腦連接。該接口是機(jī)器人機(jī)群與中央主控制器之間進(jìn)行通信的開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)，可確保機(jī)群管理器能夠有效地與機(jī)器人進(jìn)行通信并對(duì)其進(jìn)行控制。

機(jī)器人大腦和機(jī)器人策略

機(jī)器人大腦是簡(jiǎn)單還是復(fù)雜取決于實(shí)際機(jī)器人操作的需要。作為決策系統(tǒng)，機(jī)器人大腦或策略根據(jù)接收到的輸入決定機(jī)器人應(yīng)該做什么，并通過(guò)輸入數(shù)據(jù)和輸出操作定義行為。傳感器通過(guò)各種方式——例如攝像頭或激光雷達(dá)——收集數(shù)據(jù)，然后機(jī)器人根據(jù)所學(xué)策略對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在處理完畢后，策略就會(huì)輸出動(dòng)作，然后將動(dòng)作發(fā)送給執(zhí)行器。這些機(jī)器人大腦以容器的形式集成到該藍(lán)圖中，提供了與真實(shí)機(jī)器人相同的執(zhí)行和傳感器接口。

圖 3 機(jī)器人策略藍(lán)圖架構(gòu)的組成部分

機(jī)器人大腦通過(guò)執(zhí)行接口向機(jī)器人本體發(fā)送執(zhí)行或控制信號(hào)。該藍(lán)圖提供了執(zhí)行接口的參考實(shí)現(xiàn)，可根據(jù)正確的通用場(chǎng)景描述（OpenUSD）模式（schema）將執(zhí)行命令轉(zhuǎn)化為 ROS2 主題，確保控制信號(hào)準(zhǔn)確傳輸至虛擬環(huán)境中的機(jī)器人本體。

執(zhí)行接口對(duì)于控制機(jī)器人的動(dòng)作和行動(dòng)至關(guān)重要。開(kāi)發(fā)者可根據(jù)具體機(jī)器人大腦的需要修改或替換該接口，使控制信號(hào)符合每個(gè)機(jī)器人的特殊要求。

機(jī)器人大腦通過(guò)傳感器接口接收來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)。該藍(lán)圖為開(kāi)發(fā)者提供了傳感器接口的參考實(shí)現(xiàn)，可將通過(guò)傳感器 RTX 的 gRPC 流接收到的傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為供機(jī)器人大腦使用的 ROS2 主題。這可以保證機(jī)器人大腦接收到準(zhǔn)確、及時(shí)的傳感器數(shù)據(jù)，以便做出明智的決策和成功執(zhí)行任務(wù)。

開(kāi)發(fā)者還可以將使用 NVIDIA Metropolis 和適用于視頻搜索和摘要的 NVIDIA AI 藍(lán)圖構(gòu)建的高級(jí)視覺(jué) AI 智能體集成到工作流中，為工業(yè)運(yùn)營(yíng)提供更加豐富的洞察和更好的決策。

世界仿真器

世界仿真器（World Simulator）使用 NVIDIA Omniverse 開(kāi)發(fā)而成并以 OpenUSD Stage 表示。該仿真器在仿真運(yùn)行時(shí)運(yùn)行，負(fù)責(zé)維護(hù)仿真狀態(tài)和確保所有組件的同步性與準(zhǔn)確性。

圖 4 世界仿真器藍(lán)圖負(fù)責(zé)維護(hù)仿真狀態(tài)

傳感器 RTX

NVIDIA Omniverse 云傳感器 RTX API 使開(kāi)發(fā)者能夠?qū)C(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中遇到的情況進(jìn)行精確的仿真。開(kāi)發(fā)者可以使用這些 API 渲染攝像頭、雷達(dá)和激光雷達(dá)傳感器的輸出，并結(jié)合世界仿真器生成的 OpenUSD 數(shù)據(jù)創(chuàng)建全面、達(dá)到物理學(xué)精度的工業(yè)設(shè)施數(shù)字孿生。這些 API 構(gòu)建在 NVIDIA 托管可擴(kuò)展功能的云框架——NVIDIA Cloud Functions 上。

圖 5 傳感器 RTX 可對(duì)機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界中遇到的情況進(jìn)行精確的仿真

調(diào)度器

最后但同樣重要的是管理時(shí)間和整體執(zhí)行情況的調(diào)度器。調(diào)度器負(fù)責(zé)對(duì)延遲情況進(jìn)行建模、管理多速率執(zhí)行以及在執(zhí)行復(fù)雜的生產(chǎn)者-消費(fèi)者圖時(shí)遵守?cái)?shù)據(jù)依賴關(guān)系，保證仿真能夠順利、準(zhǔn)確地運(yùn)行，從而提供一個(gè)可靠的測(cè)試和驗(yàn)證環(huán)境。

圖 6 調(diào)度器管理時(shí)間和整體執(zhí)行

開(kāi)始使用

通過(guò)使用這一強(qiáng)大的參考工作流，開(kāi)發(fā)者可以測(cè)試復(fù)雜的場(chǎng)景、降低機(jī)隊(duì)測(cè)試成本、加快調(diào)試速度并提高實(shí)際運(yùn)營(yíng)的效率和效果。

入門者可使用開(kāi)發(fā)者入門套件快速開(kāi)發(fā)和改進(jìn)自己的應(yīng)用和服務(wù)。