Principes fondamentaux de la robotique

Découvrez le monde des robots autonomes et des systèmes robotiques ainsi que plusieurs composants clés tels que la détection, la perception, la cartographie, la localisation, la navigation et le contrôle.

Explorez NVIDIA Cosmos™, une plateforme regroupant des modèles de fondation de mondes génératifs (WFM), des tokéniseurs avancés, des barrières de sécurité et un pipeline de traitement, de curation et d'organisation de données conçu pour accélérer le développement de systèmes d'IA physique.

Découvrez OpenUSD, un framework de description de scènes 3D standardisé au cœur de NVIDIA Isaac Sim™ et Isaac Lab™, conçu pour accélérer la simulation évolutive et l'entraînement IA pour la robotique.

Découvrez les principes de base d'Isaac Sim en développant et en contrôlant un robot primitif et simple avec des capteurs et l'intégration de ROS2.

Importez et simulez des robots dans Isaac Sim à l'aide des ressources URDF (Unified Robot Description Format) afin de configurer des interfaces de contrôle et des capteurs. Pour une expérience pratique de la configuration des ressources robotiques.

Entraînez et déployez des modèles de perception à l'aide de la génération de données synthétiques (SDG) pour les tâches de robotique dynamiques, notamment la simulation, la randomisation de domaines et l'évaluation de modèles pour les applications robotiques réelles.

Découvrez les principes fondamentaux des concepts SIL, ses avantages et ses applications dans le développement robotique à l'aide d'Isaac Sim et de ROS 2.

Comblez le fossé entre la simulation et la mise en œuvre réelle grâce à des environnements simulés, à l'intégration de ROS 2 et à la génération de données synthétiques pour la robotique basée sur l'IA à l'aide du HIL.

Obtenez une introduction à l'apprentissage des robots et aux fonctionnalités d'Isaac Lab.

Découvrez les principes de base de l'apprentissage par renforcement pour la robotique à l'aide de NVIDIA Isaac Sim et d'Isaac Lab.

Plongez plus profondément dans Isaac Lab, avec des activités pour configurer et entraîner un robot industriel afin d'effectuer une tâche et d'itérer sur une conception de récompense.

Découvrez les principes de base pour réussir la transition de la simulation à la réalité et combler le fossé entre les deux.

Acquérez une compréhension fondamentale d'Isaac ROS, un framework de robotique basé sur ROS.

Cette formation pratique vous apprendra comment tirer parti de l'IA générative et des paquets ROS 2 accélérés par GPU pour optimiser les charges de travail de robotique en temps réel.

Découvrez le processus de développement de la robotique de bout en bout à l'aide de la plateforme GRID de General Robotics, alimentée par NVIDIA Isaac Sim.

Explorez les puissantes capacités d'OpenUSD en robotique, en vous concentrant sur la conversion d'URDF (Universal Robot Description Format) en USD (Universal Scene Description).

Découvrez comment utiliser les tests SIL (Software-in-the-Loop) avec une politique de locomotion d'humanoïdes. Cela nous permet de tester le comportement d'une politique en simulation avant de le tester sur un robot physique plus coûteux. Ce processus est essentiel dans le développement de l'IA physique.

Apprenez à contrôler et à tester par programmation des scénarios multi-robots à l'aide d'interfaces de simulation ROS. Les tests basés sur la simulation accélèrent les cycles de développement et réduisent les coûts, des compétences de base pour le développement de la robotique moderne.