在工業(yè)應(yīng)用中，機械臂很長一段時間都被當(dāng)作一個特定動作的強執(zhí)行機構(gòu)使用，例如在固定場景下進行定點上下料、搬運、焊接、涂膠等動作，但我們的世界并不是一條可預(yù)測的生產(chǎn)線。
近幾年，人們對個性化的需求越來越高，普通流程化制造的商品越來越難以滿足需求，小批量、多品種的趨勢席卷了汽車、電子、家電等各類消費品，一體化、柔性化成為了機器人行業(yè)及制造業(yè)發(fā)展的主流趨勢。在此背景下，機械臂也正經(jīng)歷著從單一功能向多功能、從固定場景向靈活應(yīng)用的深刻轉(zhuǎn)變，朝著更智能的方向發(fā)展。
目前，機械臂技術(shù)在高精度和可重復(fù)性方面取得了顯著進展，然而，這種出色的精度往往未能有效地轉(zhuǎn)化為對許多日常物體的操縱能力，這為機器臂開發(fā)乃至整個行業(yè)都帶來了新的挑戰(zhàn)，AI 的到來或許能夠破局。
以打造 AI 芯片而聞名，近年來，AI 的蓬勃發(fā)展已使 NVIDIA 成為全球最具價值的公司之一。在今年 3 月的 GTC 上，NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛將機器人稱為“物理形態(tài)的人工智能”，并預(yù)言，機器人將成為“AI 發(fā)展的下一波浪潮”，會上發(fā)布的眾多新品，向行業(yè)展示了其進軍機器人賽道的決心。
針對機械臂，NVIDIA 發(fā)布了 Isaac Manipulator，可幫助開發(fā)商利用 AI 加快構(gòu)建產(chǎn)品，AI 與機械臂的完美結(jié)合，也將有效推動機械臂在復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行上的邊界能力。
力求為行業(yè)帶來“智慧”機械臂
具體來看，NVIDIA Isaac Manipulator 是 NVIDIA 專為機械臂設(shè)計的一款綜合性 AI 解決方案，可為機械臂提供一系列先進的運動生成和模塊化 AI 功能，以及各種強大的基礎(chǔ)模型和 GPU 加速庫，可助力企業(yè)快速構(gòu)建能夠無縫感知、理解并與環(huán)境交互的機械臂，幫助企業(yè)加速解決在動態(tài)環(huán)境下的挑戰(zhàn)。
圖片來源：NVIDIA
Isaac Manipulator 的誕生并非偶然，而是 NVIDIA 在計算領(lǐng)域長期積累和創(chuàng)新的結(jié)果。Isaac Manipulator 充分利用了 NVIDIA 在 GPU 計算領(lǐng)域的深厚技術(shù)，其為機械臂提供的一系列 GPU 加速庫能夠顯著提升機械臂路徑規(guī)劃、雙目視覺深度感知、目標檢測等關(guān)鍵任務(wù)的計算速度，這種加速能力使得機械臂能夠在更短的時間內(nèi)完成復(fù)雜任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和響應(yīng)速度。
除強大的 GPU 加速能力外，零樣本感知是 Isaac Manipulator 進行目標檢測的另一大技術(shù)亮點。在機器人技術(shù)領(lǐng)域，實現(xiàn)可泛化的機器人操縱一直是研究的熱點。
為了實現(xiàn)可泛化的機器人操縱，傳統(tǒng)機械臂在執(zhí)行新任務(wù)時往往需要依賴于海量數(shù)據(jù)進行模仿學(xué)習(xí)，但是在真實場景中收集充足的機器人數(shù)據(jù)過于昂貴，導(dǎo)致成本問題顯著。
而 Isaac Manipulator 先進的零樣本感知技術(shù)，使機械臂能夠在沒有預(yù)先訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下，快速適應(yīng)新環(huán)境和新任務(wù)，這一技術(shù)突破極大地提高了機械臂的靈活性和適應(yīng)性，且降低了企業(yè)的開發(fā)成本和周期。
Isaac Manipulator 還提供了一系列可定制的模塊化 AI 組件，包括各種強大的基礎(chǔ)模型、感知算法、運動規(guī)劃等。
具體包括：用于對以前未見過的物體進行 6D 姿勢估計和追蹤的開創(chuàng)性基礎(chǔ)模型 FoundationPose；通過同時運行多個軌跡優(yōu)化來解決工業(yè)規(guī)模機器人運動規(guī)劃問題的 GPU 加速運動規(guī)劃器 cuMotion；基于 transformer，可對未知 3D 物體進行密集抓取預(yù)測的一種新的統(tǒng)一基礎(chǔ)模型 FoundationGrasp（即將上市）；可加快新對象的檢測、渲染和訓(xùn)練速度的適用于室內(nèi)環(huán)境的對象檢測模型 SyntheticaDETR。
圖片來源：NVIDIA
圖片來源：NVIDIA
開發(fā)者可以根據(jù)具體任務(wù)需求自由組合這些組件，構(gòu)建出最適合的解決方案。這種高度模塊化的設(shè)計簡化了開發(fā)流程，滿足不同行業(yè)對機械臂智能化的需求，使機械臂能夠更廣泛地應(yīng)用于各種工業(yè)制造場景，也為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級提供了有力支撐。
在真實場景下決勝最后 1 厘米
隨著 AI 與機器人技術(shù)的飛速發(fā)展，機器人被譽為通往自動化的“最后一公里”，而讓機器人技術(shù)觸手可及的機械臂則是實現(xiàn)智能化操作的“最后一厘米”。基于 NVIDIA Isaac Manipulator，現(xiàn)代智能機械臂有望在工業(yè)制造、柔性物流、商用服務(wù)等場景中廣泛落地。
在探討機械臂技術(shù)的諸多方面時，末端執(zhí)行器是其中尤為關(guān)鍵的一環(huán)。機械臂要真正實現(xiàn)類人手臂般的作業(yè)，末端執(zhí)行器的抓取、放置、遠程操作等多樣化用途顯得尤為重要。然而，開發(fā)經(jīng)濟實惠、易于使用且功能豐富的末端工具仍是科研人員面臨的一大問題。
Alphabet 旗下軟件和 AI 機器人子公司 Intrinsic 在今年 5 月份芝加哥舉行的 Automate 展會上，重點展示了由 Isaac Manipulator 賦能的基礎(chǔ)模型在推進機器人末端執(zhí)行器開發(fā)上的技術(shù)突破。
Intrinsic 在其跨機器人軟件平臺中成功測試了 Isaac Manipulator，向行業(yè)展示了一種可擴展且普適的機器人抓握潛力，這種技能可以作用于不同的抓手、環(huán)境和物體，使機械臂實現(xiàn)與人手臂相仿的靈活性。
圖片來源：Intrinsic
據(jù)介紹，借助 NVIDIA Omniverse 平臺上的 NVIDIA Isaac Sim，Intrinsic 利用金屬板和吸力抓手 CAD（計算機輔助設(shè)計）模型生成了真空抓取的合成數(shù)據(jù)，以此創(chuàng)建出了一個原型。
該原型使用 Intrinsic Flowstate 實現(xiàn)流程可視化、相關(guān)感知和運動規(guī)劃，通過一套包含 Isaac Manipulator 的工作流，生成抓取姿勢和由 CUDA 提供加速的機器人運動。這些運動先通過 Isaac Sim 進行仿真評估以節(jié)省成本，隨后再通過 Intrinsic 平臺部署到現(xiàn)實世界中。這一測試也充分驗證了 Isaac Manipulator 在機械臂開發(fā)上的卓越性。
作為工業(yè)機器人的重要分支，協(xié)作機器人已成為機器人產(chǎn)業(yè)的必爭之地，而提高協(xié)作機器人的性能更是推動整個行業(yè)技術(shù)進步的關(guān)鍵。
近些年，全球協(xié)作機器人巨頭優(yōu)傲機器人一直在加強其產(chǎn)品的 AI 能力，該公司與 NVIDIA 在 AI 領(lǐng)域有著深度合作。據(jù)悉，優(yōu)傲機器人正在將 Isaac Manipulator 集成到其 PolyScope X 軟件平臺中，以解鎖新的協(xié)作機器人解決方案。
圖片來源：優(yōu)傲機器人
PolyScope X 作為優(yōu)傲機器人的軟件平臺，已經(jīng)支持多樣化的編程方式和靈活部署，為用戶提供了便捷的操作體驗，集成更多先進的 AI 功能后，將給整個行業(yè)帶來更強大、更智能的機器人解決方案。
而 Isaac Manipulator 作為先進的 AI 工具，具有強大的路徑規(guī)劃和抓取姿勢生成能力，如果成功集成到 PolyScope X 軟件平臺，將顯著提升優(yōu)傲機械臂的自動化水平和靈活性。
此外，cuMotion 路徑規(guī)劃器利用 NVIDIA GPU 的并行處理能力，不僅可以自動計算無碰撞軌跡的路徑規(guī)劃，還可以根據(jù)其他標準（如速度、最小磨損或能源效率）進行路徑優(yōu)化。
cuMotion、PolyScope X 和優(yōu)傲協(xié)作機器人的結(jié)合將使一系列以前無法完全自動化的應(yīng)用程序成為可能，它還可以改進現(xiàn)有的編程概念，對于客戶來說，該技術(shù)可以簡化常見工業(yè)應(yīng)用的設(shè)置，促進機器人在高混合、低體積場景中的采用，大大提高自動化客戶的效率。
寫在最后
中國機械臂市場規(guī)模近年來呈現(xiàn)出顯著的增長趨勢。據(jù)市場研究機構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，2022 年我國機械臂市場規(guī)模接近 178.3 億元，2023 年市場規(guī)模增至 186.4 億元。隨著全球制造業(yè)升級和自動化需求的推動，機械臂在汽車制造、電子制造、物流倉儲等領(lǐng)域的應(yīng)用將持續(xù)擴大，預(yù)計到 2025 年，國內(nèi)機械臂市場規(guī)�？傊祵⒊^ 200 億。
而 AI 技術(shù)對機械臂開發(fā)的重要意義在于，它賦予了機械臂更高級別的智能化能力，使其能夠感知、理解和適應(yīng)環(huán)境，執(zhí)行更復(fù)雜和精細的任務(wù)。NVIDIA Isaac Manipulator 為機械臂的創(chuàng)新和發(fā)展提供了強大的技術(shù)支持，它也為機械臂開辟了更廣闊的應(yīng)用前景。
隨著科技的融合應(yīng)用，未來的機械臂將不僅僅是執(zhí)行簡單任務(wù)的工具，更將成為智能制造系統(tǒng)中的決策者和協(xié)調(diào)者。在這種發(fā)展趨勢下，只有不斷提升機械臂的控制精度和智能水平，才能滿足未來復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境的需要，讓機械臂在汽車制造、3C 電子、醫(yī)療、物流等關(guān)鍵細分市場大有作為。
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