“洞悉 Omniverse”系列文章將重點介紹藝術(shù)家、開發(fā)者和企業(yè)如何使用通用場景描述和 NVIDIA Omniverse 的最新技術(shù)改變其工作流程。

OpenUSD 和 Mega Omniverse Blueprint 幫助實現(xiàn)工業(yè)設(shè)施數(shù)字孿生中的機器人機群仿真。

工業(yè) AI 和物理 AI 能夠簡化工作流，企業(yè)紛紛開始探尋這兩項技術(shù)最有效的使用方式。

企業(yè)在工廠及其他制造設(shè)施等工業(yè)環(huán)境中擴展 AI 時會遇到一些特殊的挑戰(zhàn)，例如分散的數(shù)據(jù)管線、孤立的工具以及需要進行實時、高保真的仿真。

Mega NVIDIA Omniverse Blueprint能夠幫助企業(yè)解決這些問題，其所提供的可擴展參考工作流可在工業(yè)設(shè)施數(shù)字孿生中對多機器人機群進行仿真，包括使用NVIDIA Omniverse平臺構(gòu)建的數(shù)字孿生。

埃森哲、Foxconn、Kenmec、KION、Pegatron 等工業(yè) AI 領(lǐng)域的領(lǐng)先企業(yè)正在使用該藍圖推動物理 AI 的應(yīng)用并構(gòu)建能夠在工業(yè)環(huán)境中高效執(zhí)行操作的自主系統(tǒng)。

該藍圖在通用場景描述（OpenUSD）框架的基礎(chǔ)上構(gòu)建而成，通過統(tǒng)一各種數(shù)據(jù)源和提高仿真保真度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)無縫互操作、實時協(xié)作以及 AI 驅(qū)動的決策。

行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者采用 Mega Blueprint

在漢諾威工業(yè)博覽會上，埃森哲與領(lǐng)先的運動技術(shù)公司舍弗勒展示了使用 Mega 藍圖對包括通用人形機器人在內(nèi)的機器人機群進行測試，比如讓 Agility Robotics 的 Digit 在集中揀貨區(qū)和調(diào)試區(qū)搬運物料。

由舍弗勒、埃森哲、Agility Robotics 提供

供應(yīng)鏈解決方案公司 KION 與埃森哲正在使用 Mega 優(yōu)化倉庫和配送流程。

在 3 月舉行的 NVIDIA GTC 全球 AI 峰會上，來自埃森哲和 Foxconn 的代表討論了 Mega 為其工業(yè) AI 工作流帶來的影響。

使用 Mega 加速工業(yè) AI

Mega NVIDIA Omniverse Blueprint 架構(gòu)圖

借助 Mega 藍圖，開發(fā)者可通過以下方式加速物理 AI 工作流：

機器人機群仿真：在安全的虛擬環(huán)境中測試和訓(xùn)練各種機器人機群，確保它們能夠無縫協(xié)作。

數(shù)字孿生：在實際部署前，使用數(shù)字孿生對自主系統(tǒng)進行仿真和優(yōu)化。

傳感器仿真和合成數(shù)據(jù)生成：生成逼真的傳感器數(shù)據(jù)，用于確保機器人能夠準確感知現(xiàn)實環(huán)境并作出響應(yīng)。

設(shè)施和機群管理系統(tǒng)集成：通過連接機器人機群與管理系統(tǒng)，實現(xiàn)高效編排和優(yōu)化。

容器化的機器人大腦：使用即插即用的便攜式模塊實現(xiàn)機器人性能的一致性并簡化管理。

使用 OpenUSD 的世界仿真器：使用 NVIDIA Omniverse 和 OpenUSD 在高度逼真的虛擬環(huán)境中對工業(yè)設(shè)施進行仿真。

Omniverse Cloud 傳感器 RTX API：使用 NVIDIA Omniverse Cloud 應(yīng)用編程接口確保傳感器仿真的精確性，從而創(chuàng)建詳細的工業(yè)設(shè)施虛擬復(fù)制品。

調(diào)度器：使用內(nèi)置調(diào)度器管理復(fù)雜的任務(wù)和數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，實現(xiàn)流暢、高效的運行。

視頻分析 AI 智能體：集成使用適用于視頻搜索和匯總（VSS）的 NVIDIA AI Blueprint 構(gòu)建的 AI 智能體，以便利用 NVIDIA Metropolis 獲得更強大的運營洞察。

最新發(fā)布的 Omniverse Kit SDK 107 新版本加入了針對機器人應(yīng)用開發(fā)的重大更新以及 RTX Real-Time 2.0 等增強仿真功能，幫助加速工業(yè) AI 的發(fā)展。