NVIDIAがロボット開発向け3D環境シミュレータ「Isaac Sim」をリリース　ロボットの動き、AI認識、センサーなどを仮想空間でテスト

NVIDIAは、ロボティクス開発用のシミュレーション環境を作り、AIの認識やセンサーの反応、ロボットの動きなどを仮想空間の中で総合的に確認できる「Isaac」(アイザック)において、新バージョンのNVIDIA Isaacソフトウェア開発キット(SDK)がリリースされたことを発表した。(上の画像はIsaac Sim環境（左:仮想環境）と実際の環境（右))

Isaac SDKとは

NVIDIA Isaacソフトウェア開発キット(SDK)は、AI、シミュレーション、ナビゲーション、操作を備えた、統合型ロボットAI開発プラットフォームだ。新しいIsaac SDKは、研究者、開発者、スタートアップ、製造業者向けのロボットの開発とテストを大幅に加速できる。また、AIを使用したシミュレーションによるロボットの認識とトレーニングが可能になり、さまざまな環境や状況でテストおよび検証が行える。

AIロボット開発を促進するために、Isaac SDKには、カメラベースのさまざまな知覚ディープニューラルネットワークが含まれている。

このSDKの物体検知は、ResNetディープニューラルネットワークとともに最新のレベルに保たれ、NVIDIAのTransfer Learning Toolkitを使ってトレーニングできる。これにより、検知対象に物体を新たに追加して、新しいモデルをトレーニングすることが容易になり、高いレベルの精度で物体検知が実行できる。

新機能 3Dワールドシミュレータ「Isaac Sim」

Isaac Sim（シミュレーションプラットフォーム）は、ドメインランダム化（シーンパラメーター制御）やシナリオ管理（さまざまなシナリオでのロボットの迅速なテスト）などの機能がある仮想ロボットラボ「3D環境でのシミュレータ」。

各種センサーをシュミレーション

ロボットは、RGBカメラ、ステレオマイク、深度、LIDAR、IMU等の仮想センサーでシミュレートできる。シミュレーションによって、いわゆる「コーナー ケース」 (めったに発生しない困難な条件)でのテストが可能になり、トレーニングを一層強化できる。それらの結果をトレーニング パイプラインに取り込むことで、実データとシミュレーション データの両方を使ってニューラルネットワークの精度を向上させることが可能になる。

マルチロボットに対応

また、SDKではマルチロボットシミュレーションも提供される。これにより、開発者はテストのために複数のロボットをシミュレーション環境に配置できるため、相互に関連して動作する環境を学習できる。



個々のロボットは、共有仮想環境内を移動しながら、Isaacのナビゲーションソフトウェアスタックの独立したバージョンを実行できる。したがって、大規模な物流業務で複数のロボットを実行しようとするメーカーは、たとえば、現実世界に展開する前に相互作用をテストし、問題をデバッグすることができる。

IsaacはDeepStreamと統合可能

新しいSDKには、分析機能の処理に幅広く利用されているNVIDIA DeepStreamソフトウェアのサポートも組み込まれている。ロボティクスアプリケーションをサポートするエッジのAIにDeepStreamとNVIDIA GPUを展開することで、ビデオストリームを処理できる。開発者は、車載用途でも遠隔地でも、カメラからのビデオフィードの分析を必要とする幅広いロボットが開発できるようになる。

C言語ベース APIのアクセスに対応

最後に、独自のコードを開発するロボット開発者のために、新しいSDKは新たに追加されたC言語ベースの新しいAPIとそのコードを統合できるよう設計されている。これにより開発者は、独自のソフトウェアスタックを Isaac SDKに接続してプログラミング言語の変換を最小限に抑え、ユーザーにC言語ベース APIのアクセスを通じてIsaacの機能を提供できる。追加されたC言語ベース APIのアクセスによって、他のプログラミング言語でのIsaac SDK利用も可能にる。

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