Robotik-Grundlagen

Entdecken Sie die Welt der autonomen Roboter, Robotersysteme und Schlüsselkomponenten wie Sensorik, Wahrnehmung, Kartierung, Lokalisierung, Navigation und Steuerung.

NVIDIA Cosmos™ ist eine Plattform mit generativen World Foundation Models (WFM), fortschrittlichen Tokenizern, Guardrails und einer beschleunigten Datenverarbeitungs- und Kuratierungspipeline zur Beschleunigung der Entwicklung von physischer KI.

Erfahren Sie mehr über OpenUSD, ein standardisiertes Framework zur Beschreibung von 3D-Szenen, das den Kern von NVIDIA Isaac Sim™ und Isaac Lab™ bildet und entwickelt wurde, um skalierbare Simulationen und KI-Trainings für die Robotik zu beschleunigen.

Lernen Sie die Grundlagen von Isaac Sim kennen, indem Sie einen primitiven, einfachen Roboter mit Sensoren und ROS2-Integration entwickeln und steuern.

Importieren und simulieren Sie Roboter in Isaac Sim mit den URDF-Assets (Unified Robot Description Format); richten Sie Steuerungsschnittstellen und Sensoren ein, um praktische Erfahrungen mit der Konfiguration von Roboterassets zu sammeln.

Trainieren Sie Wahrnehmungsmodelle und stellen Sie diese bereit – mit synthetischer Datengenerierung (SDG) für dynamische Roboteraufgaben, einschließlich Simulation, Domänenrandomisierung und Modellbewertung für reale Roboteranwendungen.

Lernen Sie die Grundlagen von SIL-Konzepten, Vorteile und ihre Anwendung in der Robotikentwicklung mit Isaac Sim und ROS 2 kennen.

Schließen Sie die Lücke zwischen Simulation und realer Implementierung durch simulierte Umgebungen, ROS-2-Integration und synthetische Datengenerierung für KI-gestützte Robotik mit HIL.

Erhalten Sie eine Einführung in Roboterlernen und die Funktionalität von Isaac Lab.

Erfahren Sie mehr über die Grundlagen des bestärkenden Lernens für Robotik mit NVIDIA Isaac Sim und Isaac Lab.

Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse zu Isaac Lab mit Übungen, in denen Sie einen Industrieroboter konfigurieren und trainieren, damit er eine Aufgabe ausführt, und zugleich das Reward-Design iterativ weiterentwickeln.

Lernen Sie die Kernprinzipien für eine erfolgreiche Simulation-zu-Realität-Übertragung und die Überbrückung der Realitätslücke kennen.

Erwerben Sie grundlegende Kenntnisse über Isaac ROS, ein Robotik-Framework, das auf dem Robot Operating System (ROS) basiert.

In diesem Praxiskurs wird untersucht, wie generative KI und GPU-beschleunigte ROS 2-Pakete zur Verbesserung von Roboter-Workloads in Echtzeit genutzt werden können.

Lernen Sie den End-to-End-Robotik-Entwicklungsprozess mit der GRID-Plattform von General Robotics kennen, die auf NVIDIA Isaac Sim basiert.

Erfahren Sie, welche leistungsstarken Funktionen OpenUSD in der Robotik bietet, und konzentrieren Sie sich auf die Konvertierung von URDF (Universal Robot Description Format) in USD (Universal Scene Description).

Erfahren Sie, wie Sie Software-in-the-Loop-Tests (SIL) mit einer Richtlinie für humanoide Fortbewegung nutzen können. Dadurch lässt sich testen, wie sich eine Richtlinie in der Simulation verhält, bevor man einen teureren physischen Roboter zum Test nutzt. Dieser Prozess ist für die Entwicklung von physischer KI unerlässlich.

Erfahren Sie, wie Sie Multi-Roboter-Szenarien mit ROS-Simulationsschnittstellen programmgesteuert steuern und testen können. Simulationsgesteuerte Tests beschleunigen Entwicklungszyklen und reduzieren Kosten, die Kernkompetenzen für die Entwicklung moderner Robotik.