NVIDIAIsaacSim2022.2版本正式发布：不断推出面向多场景应用的新功能，让开发者触手可及，已成为所有企业的共识。面对未来诸多不确定性，企业必须充分利用数字技术，优化供应链管理、运营管理，解决劳动力短缺问题，才能实现可持续发展。面对疫情带来的劳动力短缺，智能机器人的市场需求日益增长。据ABIResearch预测，工商业机器人装机量将从2020年的310万台增长到2030年的2000万台，增幅超过6.4倍。据ABIResearch称，全球移动机器人市场预计将增长九倍，从2021年的130亿美元增长到2030年的超过1230亿美元。为了开发、验证和部署这些新的人工智能机器人，公司需要使用仿真技术来投入这些机器人进入现实世界的场景。为此，NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋在今年秋季的GTC大会上宣布，将把IsaacSim机器人仿真平台搬到云端。开发者可以通过三种方式在云端获取IsaacSim。在2022年底举办的CES上，NVIDIA发布了IsaacSim的重大更新，正式宣布发布NVIDIAIsaacSim2022.2。新版本侧重于提高制造和物流机器人用例的性能和功能，并支持将人类添加到模拟环境中。随着更多资产和流行的机器人被预先集成，减少了预模拟时间。对于ROS开发人员，添加了对ROS2Humble和Windows的支持。对于机器人研究人员而言，新版本具有许多旨在推进强化学习、协作机器人编程和机器人学习的新功能。新功能满足不同场景需求，加速机器人应用落地。为了推动机器人在各个场景的落地，NVIDIAIsaacSim2022.2版本重点优化了仓储物流、制造机器人、车队路线等场景。在仓储物流场景中，IsaacSim在上个版本中加入了一个仓库构建工具。新版本增加了构建真实传送带的工具和人员模拟器，可以实现在仓库环境中添加数字人。意识和安全系统可帮助公司验证在人类附近工作的机器人。面向机械手机器人在制造业的应用场景，2022.2版本在处理机械手机器人的运动控制方面新增了很多功能。IsaacSim中更新的运动生成扩展简化了仿真中运动控制算法的集成和基准测试。包含的算法RMPFlow为机器人创建平滑的轨迹，并具有智能避碰功能。除了提高性能外，此版本还提供了许多可用性改进，包括Lula机器人描述文件的图形编辑器。此外，2022.2版本还针对车队行驶路线进行了优化，引入了IsaacSim的cuOpt扩展，这是直接与IsaacSim集成的NVIDIAcuOpt引擎的部署。NVIDIAcuOpt是一种运筹学优化API，可帮助开发人员创建复杂的实时车队路线。这些API可用于解决具有多个约束的复杂路由问题，并提供动态重新路由、作业调度和机器人路径规划等新功能，同时利用亚秒级求解器响应时间。同时，NVIDIAIsaacSim2022.2版还为开发者提供了ROS支持升级和研究工具。在ROS支持升级方面，对ROS的支持升级到支持ROS2Humble，而同样基于Humble版本的IsaacROS可以在该版本中轻松模拟和测试。Windows机器上也添加了对ROS2的支持。为了方便开发者，NVIDIAIsaacSim2022.2版本还提供了专为机器人研究人员设计的重要新功能，包括IsaacGym（强化学习）的性能改进。用于协作机器人编程的IsaacCortex有新示例。最后，一个新的开源工具IsaacORBIT为机器人学习和运动规划提供了模拟操作环境和基准。除了以上重点升级功能外，NVIDIAIsaacSim2022.2版本在传感器支持、新SimReadyAssets教程、新增机器人等方面也有重要升级，并在IsaacGym中进行强化学习和协同机器人编程的IsaacCortex都取得了进展。此外，新工具IsaacORBIT为机器人学习和运动规划提供了模拟操作环境和基准。不难发现，NVIDIAIsaacSim2022.2版本在场景实现上做了重点。其宗旨是帮助企业推广机器人的应用，加速自动化流程的建立，解决企业面临的人力短缺等挑战，促进企业的可持续发展。开放的云端接入能力让开发者可以轻松地将Isaac平台作为构建在NVIDIAOmniverse平台上的机器人仿真应用和合成数据生成工具。NVIDIAISAACSim在发布2022.1版本时，明确表示将通过NVIDIAOmniverseCloud平台提供。广大开发者和用户，让开发者和用户可以方便的获取和使用。在CES上，NVIDIA正式开放了IsaacSim的云端访问能力，这意味着全球范围内从事机器人项目的多学科团队和个人可以通过多种方式在云端访问IsaacSim的强大功能，从而以一种方式工作满足他们的需求。在流中大规模开发、测试和训练支持AI的机器人。同时，还可以在测试和训练虚拟机器人方面进行合作，提高可访问性、灵活性和可扩展性。针对在使用机器人系统构建新设施或扩展现有自治系统时缺乏足够的训练数据往往会阻碍部署，IsaacSim使开发人员能够通过IsaacReplicator创建大规模基准真实世界数据集，模拟真实世界的物理环境.部署后，由于自动化需求的扩大，需要进行动态路线规划，以运行由数百台机器人组成的高效车队。NVIDIAcuOpt是一种实时车队任务分配和路由引擎，可通过自动化提高运营效率。推动机器人生态系统建设，带动企业可持续发展自IsaacSim发布以来，NVIDIA大力推动机器人生态系统建设。如今，IsaacSim已经在不同行业的不同场景落地，为企业提供任务感知机器人编程，让机器人编程像游戏AI编程一样简单。据了解，德国工业控制与自动化公司Festo在IsaacSim中使用了IsaacCortex工具来简化协作机器人技能的编程。Cortex框架协调Isaac工具并将它们组合成一个聚合机器人系统，用于控制Omniverse中的虚拟机器人和现实世界中的物理机器人。Telexistence在日本300家便利店部署饮料补给机器人；为了提高安全性，DeutscheBahn正在训练AI模型来处理在现实世界中非常重要但很少发生的意外极端事件，例如在火车轨道上丢失行李；SarcosRobotics正在开发在可再生能源装置中拾取和放置太阳能电池板的机器人。据报道，ReadyRobotics正在使用IsaacSim教授工业机器人的编程；UniversalRobotics使用IsaacSim在云端培训员工和终端操作员。统计数据显示，目前有超过一百万的开发者在使用NVIDIAIsaac机器人平台，超过一千家公司依赖该平台的一个或多个部分。例如，许多公司已经在虚拟世界中部署了使用IsaacSim来开发和测试的物理机器人。NVIDIAIsaacSim生态系统已经涵盖了从物流和制造到零售、能源、可持续农业等行业。
