NVIDIA Isaac Sim
Omniverse tarafından desteklenen NVIDIA Isaac Sim, AI tabanlı robotlar geliştirmek, test etmek ve yönetmek için fotogerçekçi, fiziksel olarak doğru sanal ortamlara güç sağlayan ölçeklenebilir bir robotik simülasyon uygulaması ve sentetik veri oluşturma aracıdır.
NVIDIA Isaac Sim
Omniverse tarafından desteklenen NVIDIA Isaac Sim, AI tabanlı robotlar geliştirmek, test etmek ve yönetmek için fotogerçekçi, fiziksel olarak doğru sanal ortamlara güç sağlayan ölçeklenebilir bir robotik simülasyon uygulaması ve sentetik veri oluşturma aracıdır.
NVIDIA Isaac Sim
Omniverse tarafından desteklenen NVIDIA Isaac Sim, AI tabanlı robotlar geliştirmek, test etmek ve yönetmek için fotogerçekçi, fiziksel olarak doğru sanal ortamlara güç sağlayan ölçeklenebilir bir robotik simülasyon uygulaması ve sentetik veri oluşturma aracıdır.
Isaac Sim Diyagramı
Gerçekçi Simülasyonlar
Isaac Sim, PhysX 5 gelişmiş GPU destekli fizik simülasyonu, gerçek zamanlı ışın ve yol izleme ile fotogerçekçilik, fiziksel tabanlı render için MDL desteği dahil olmak üzere Omniverse platformunun simülasyon teknolojilerini kullanır.
Modüler Mimari, Geniş Uygulama Alanı
Hiçbir simülatör, günlük hayatta karşılaşabilecek bütün sorunlar için robotik simülasyonları oluşturup bu sorunları çözemez. Fakat Isaac Sim, manipülasyon, navigasyon, eğitimde kullanılacak veriler için sentetik veri oluşturma dahil olmak üzere en yaygın robotik kullanım durumlarının çoğuna yönelik olarak üretilmiştir. Ayrıca, özelleştirilebilmesi ve yeni kullanım durumuna genişletilebilmesi için modüler olarak tasarlanmıştır.
Sorunsuz Bağlantı ve İşbirliği
NVIDIA Omniverse ile Isaac Sim, Omniverse Nucleus ve Omniverse Connectors’tan yararlanarak, ortamların ve robot modellerinin USD formatında işbirliğine dayalı olarak oluşturulmasını, paylaşılmasını ve içe aktarılmasını sağlar.
Isaac SDK ve ROS/ROS2 arabirimi, tam özellikli Python komut dosyası oluşturma, robot ve ortam modellerini içe aktarmak için eklentiler ile robotun beynini sanal bir dünyaya kolayca bağlar.
Algı Modelleri için Sentetik Veri Üretimi
Eğitim algı modelleri, büyük ve farklı kategorilerde veri setlerine ihtiyaç duyar. Bu veri setlerini oluşturmak, maliyetli, zaman alıcı, tehlikeli ve hatta bazı durumlarda imkansız olabilir. Geliştiriciler, Omniverse Replicator for Isaac Sim’den yararlanarak eğitim görevini yeniden örnekleyebilir. Projelerin ilk aşamalarında, sentetik veriler kavram kanıtını hızlandırabilir veya makine öğrenimi projenin ana fikrini doğrulayabilir. Bir geliştirme döngüsünün sonraki aşamalarında, bir üretim modelinin eğitim süresini azaltmak için gerçek veriler sentetik verilerle güçlendirilebilir. Isaac Sim, doku, renk, aydınlatma ve yerleşim değişikliklere izin veren etki alanı rastgeleleştirme desteğine sahiptir. Ayrıca sınırlayıcı kutular, derinlik ve segmentasyon dahil olmak üzere farklı veri türleri için destek sunar. Geliştiriciler, NVIDIA TAO Toolkit’in projede kullanılmasını kolaylaştırmak için veri seti çıktılarını KITTI formatında verir.
Isaac Sim Replicator Composer Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın >
Manipülatör Simülasyonları
Robotlar için önemli uygulama alanlarından biri, nesneleri tanımlayabilen, kaldırabilen ve hareket ettirebilen manipülatörlerdir. Fabrika veya depo ortamındaki manipülatörler, malzemelerin taşınma ve sınıflandırılma süreçlerinin verimi büyük ölçüde artırır. Isac Sim içinde, kutuları doldurma ve kutuları dizme gibi yaygın görevlerin örnekleri oluşturulmuştur. Bu python kullanılarak oluşturulan örnekleri, çalışma alanınıza özel olacak şekilde değiştirilebilirsiniz. UR10, Frank Emika Panda (Leonardo) ve DofBot, Isaac’de örnek olarak oluşturulan manipülatör robotlardır.
Leonardo ve UR10 Etkileşimli Demoları Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın >
Navigasyon Simülasyonu
Otonom mobil robotlar, kendi ortamlarında A noktasından B noktasına hareket edebilmelidir. Bu hareket kabiliyetini, navigasyon yığını gerçekleştirir. Isaac Sim kullanarak, robotlarınızın navigasyon kabiliyetlerini geliştirebilir ve test edebilirsiniz.
Isaac Sim içerisinde, ROS Navigasyon yığınının nasıl kullanılacağınıza dair örnek proje yer almaktadır. Bu proje örneğinde, NVIDIA Carter robotu bir depo ortamında otonom olarak hareket eder. Benzer şekilde, Carter üzerinde çalışan Isaac SDK Navigation Stack, diğer örneklerde de kullanılabilir.
Carter’da ROS 2 Navigasyon Yığını Hakkında Daha Fazlası >
Carter’da Isaac SDK Navigasyon Yığını Hakkında Daha Fazlası >
Isaac Sim’e Robotların ve Varlıkların Yüklenmesi
Robot modellerini ve diğer varlıkları robotik simülatörlere doğru şekilde aktarmak çok önemli ve bazen de zor bir adımdır. Omniverse’de yerleşik olarak bulunan güçlü bağlayıcı özelliklerinden yararlanan Isaac Sim, ürün tasarım formatları için yerleşik desteğe sahiptir. Gelişmiş URDF importer, varlıkların doğru yüklenmesi için birden çok robot modelinde test edilmiştir. Buna ek olarak, CAD dosyaları minimum işlemle doğrudan Onshape’den ve STEP dosyalarından içe aktarılabilir.
Isaac Sim, farklı ortamlara varlık eklemeyi kolaylaştırmak için Shapenet’i destekler. Shapenet Importer, büyük miktarda 3B varlığa erişim sağlar.
Algı Modelleri için Sentetik Veri Üretimi
Eğitim algı modelleri, büyük ve farklı kategorilerde veri setlerine ihtiyaç duyar. Bu veri setlerini oluşturmak, maliyetli, zaman alıcı, tehlikeli ve hatta bazı durumlarda imkansız olabilir. Geliştiriciler, Omniverse Replicator for Isaac Sim’den yararlanarak eğitim görevini yeniden örnekleyebilir. Projelerin ilk aşamalarında, sentetik veriler kavram kanıtını hızlandırabilir veya makine öğrenimi projenin ana fikrini doğrulayabilir. Bir geliştirme döngüsünün sonraki aşamalarında, bir üretim modelinin eğitim süresini azaltmak için gerçek veriler sentetik verilerle güçlendirilebilir. Isaac Sim, doku, renk, aydınlatma ve yerleşim değişikliklere izin veren etki alanı rastgeleleştirme desteğine sahiptir. Ayrıca sınırlayıcı kutular, derinlik ve segmentasyon dahil olmak üzere farklı veri türleri için destek sunar. Geliştiriciler, NVIDIA TAO Toolkit’in projede kullanılmasını kolaylaştırmak için veri seti çıktılarını KITTI formatında verir.
Isaac Sim Replicator Composer Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın >
Manipülatör Simülasyonları
Robotlar için önemli uygulama alanlarından biri, nesneleri tanımlayabilen, kaldırabilen ve hareket ettirebilen manipülatörlerdir. Fabrika veya depo ortamındaki manipülatörler, malzemelerin taşınma ve sınıflandırılma süreçlerinin verimi büyük ölçüde artırır. Isac Sim içinde, kutuları doldurma ve kutuları dizme gibi yaygın görevlerin örnekleri oluşturulmuştur. Bu python kullanılarak oluşturulan örnekleri, çalışma alanınıza özel olacak şekilde değiştirilebilirsiniz. UR10, Frank Emika Panda (Leonardo) ve DofBot, Isaac’de örnek olarak oluşturulan manipülatör robotlardır.
Leonardo ve UR10 Etkileşimli Demoları Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın >
Navigasyon Simülasyonu
Otonom mobil robotlar, kendi ortamlarında A noktasından B noktasına hareket edebilmelidir. Bu hareket kabiliyetini, navigasyon yığını gerçekleştirir. Isaac Sim kullanarak, robotlarınızın navigasyon kabiliyetlerini geliştirebilir ve test edebilirsiniz.
Isaac Sim içerisinde, ROS Navigasyon yığınının nasıl kullanılacağınıza dair örnek proje yer almaktadır. Bu proje örneğinde, NVIDIA Carter robotu bir depo ortamında otonom olarak hareket eder. Benzer şekilde, Carter üzerinde çalışan Isaac SDK Navigation Stack, diğer örneklerde de kullanılabilir.
Carter’da ROS 2 Navigasyon Yığını Hakkında Daha Fazlası >
Carter’da Isaac SDK Navigasyon Yığını Hakkında Daha Fazlası >
Isaac Sim’e Robotların ve Varlıkların Yüklenmesi
Robot modellerini ve diğer varlıkları robotik simülatörlere doğru şekilde aktarmak çok önemli ve bazen de zor bir adımdır. Omniverse’de yerleşik olarak bulunan güçlü bağlayıcı özelliklerinden yararlanan Isaac Sim, ürün tasarım formatları için yerleşik desteğe sahiptir. Gelişmiş URDF importer, varlıkların doğru yüklenmesi için birden çok robot modelinde test edilmiştir. Buna ek olarak, CAD dosyaları minimum işlemle doğrudan Onshape’den ve STEP dosyalarından içe aktarılabilir.
Isaac Sim, farklı ortamlara varlık eklemeyi kolaylaştırmak için Shapenet’i destekler. Shapenet Importer, büyük miktarda 3B varlığa erişim sağlar.
Algı Modelleri için Sentetik Veri Üretimi
Eğitim algı modelleri, büyük ve farklı kategorilerde veri setlerine ihtiyaç duyar. Bu veri setlerini oluşturmak, maliyetli, zaman alıcı, tehlikeli ve hatta bazı durumlarda imkansız olabilir. Geliştiriciler, Omniverse Replicator for Isaac Sim’den yararlanarak eğitim görevini yeniden örnekleyebilir. Projelerin ilk aşamalarında, sentetik veriler kavram kanıtını hızlandırabilir veya makine öğrenimi projenin ana fikrini doğrulayabilir. Bir geliştirme döngüsünün sonraki aşamalarında, bir üretim modelinin eğitim süresini azaltmak için gerçek veriler sentetik verilerle güçlendirilebilir. Isaac Sim, doku, renk, aydınlatma ve yerleşim değişikliklere izin veren etki alanı rastgeleleştirme desteğine sahiptir. Ayrıca sınırlayıcı kutular, derinlik ve segmentasyon dahil olmak üzere farklı veri türleri için destek sunar. Geliştiriciler, NVIDIA TAO Toolkit’in projede kullanılmasını kolaylaştırmak için veri seti çıktılarını KITTI formatında verir.
Isaac Sim Replicator Composer Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın >
Manipülatör Simülasyonları
Robotlar için önemli uygulama alanlarından biri, nesneleri tanımlayabilen, kaldırabilen ve hareket ettirebilen manipülatörlerdir. Fabrika veya depo ortamındaki manipülatörler, malzemelerin taşınma ve sınıflandırılma süreçlerinin verimi büyük ölçüde artırır. Isac Sim içinde, kutuları doldurma ve kutuları dizme gibi yaygın görevlerin örnekleri oluşturulmuştur. Bu python kullanılarak oluşturulan örnekleri, çalışma alanınıza özel olacak şekilde değiştirilebilirsiniz. UR10, Frank Emika Panda (Leonardo) ve DofBot, Isaac’de örnek olarak oluşturulan manipülatör robotlardır.
Leonardo ve UR10 Etkileşimli Demoları Hakkında Daha Fazla Bilgi Alın >
Navigasyon Simülasyonu
Otonom mobil robotlar, kendi ortamlarında A noktasından B noktasına hareket edebilmelidir. Bu hareket kabiliyetini, navigasyon yığını gerçekleştirir. Isaac Sim kullanarak, robotlarınızın navigasyon kabiliyetlerini geliştirebilir ve test edebilirsiniz.
Isaac Sim içerisinde, ROS Navigasyon yığınının nasıl kullanılacağınıza dair örnek proje yer almaktadır. Bu proje örneğinde, NVIDIA Carter robotu bir depo ortamında otonom olarak hareket eder. Benzer şekilde, Carter üzerinde çalışan Isaac SDK Navigation Stack, diğer örneklerde de kullanılabilir.
Carter’da ROS 2 Navigasyon Yığını Hakkında Daha Fazlası >
Carter’da Isaac SDK Navigasyon Yığını Hakkında Daha Fazlası >
Isaac Sim’e Robotların ve Varlıkların Yüklenmesi
Robot modellerini ve diğer varlıkları robotik simülatörlere doğru şekilde aktarmak çok önemli ve bazen de zor bir adımdır. Omniverse’de yerleşik olarak bulunan güçlü bağlayıcı özelliklerinden yararlanan Isaac Sim, ürün tasarım formatları için yerleşik desteğe sahiptir. Gelişmiş URDF importer, varlıkların doğru yüklenmesi için birden çok robot modelinde test edilmiştir. Buna ek olarak, CAD dosyaları minimum işlemle doğrudan Onshape’den ve STEP dosyalarından içe aktarılabilir.
Isaac Sim, farklı ortamlara varlık eklemeyi kolaylaştırmak için Shapenet’i destekler. Shapenet Importer, büyük miktarda 3B varlığa erişim sağlar.
Eğitimler
Oynatma listesinde ulaşmak için buraya tıklayın.
Isaac Sim’e Robotların Yüklenmesi
Isaac Sim ile OnShape Importer
Isaac Sim Dijital İkiz
Eğitimler
Oynatma listesinde ulaşmak için buraya tıklayın.
Isaac Sim’e Robotların Yüklenmesi
Isaac Sim ile OnShape Importer
Isaac Sim Dijital İkiz
Eğitimler
Oynatma listesinde ulaşmak için buraya tıklayın.
Isaac Sim’e Robotların Yüklenmesi
Isaac Sim ile OnShape Importer
Isaac Sim Dijital İkiz
Kaynaklar
