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机器人正在仓库中搬运货物、包装食品、帮助组装车辆——当它们不翻转汉堡或者冲泡拿铁时。 它们是如何如此迅速地变得如此熟练呢？机器人模拟。 它正在以飞跃的进步改变我们周围的各个行业。 机器人模拟简介 机器人模拟器将虚拟机器人放置在虚拟环境中，以测试机器人的软件，而无需实际机器人。而最新的模拟器可以生成数据集，用于训练将在实际机器人上运行的机器学习模型。 在这个虚拟世界中，开发者创建机器人、环境和其他机器人可能遇到的素材的数字版本。这些环境可以遵守物理定律，并模拟真实世界的重力、摩擦、材料和光照条件。 谁在使用机器人模拟？ 如今，机器人在大规模上提升了业务。一些最大和最具创新性的机器人公司都依赖于机器人模拟。 得益于模拟，配送中心每天可以处理数千万个包裹。 亚马逊机器人使用它来支持其配送中心。宝马集团借助它加速其汽车装配厂的规划。软性机器人应用它来完善食品包装的抓取和放置。 全球各地的汽车制造商都在用机器人来支持他们的业务。 “汽车公司雇佣了将近1400万人。数字化将提高这个行业的效率、生产力和速度，” NVIDIA首席执行官Jensen Huang在最新的GTC主题演讲中说道。 机器人模拟的工作原理简介 一个先进的机器人模拟器首先应用物理基本方程。例如，它可以使用牛顿运动定律来确定物体在一个小时间增量或时间步长内的运动方式。它还可以结合机器人的物理约束条件，比如由铰链般的连接构成，或者无法穿过其他物体。 模拟器使用各种方法来检测物体之间的潜在碰撞，识别碰撞物体之间的接触点，并计算阻止物体相互穿过的力或冲量。模拟器还可以计算用户寻求的传感器信号，比如机器人关节处的扭矩或机器人夹持器与物体之间的力。 然后，模拟器将根据用户的要求重复这个过程。一些模拟器，比如基于NVIDIA Omniverse的NVIDIA Isaac Sim应用程序，还可以在每个时间步长上提供物理上准确的模拟器输出的可视化。 使用机器人模拟器的成果 机器人模拟器用户通常会导入机器人的计算机辅助设计模型，并导入或生成感兴趣的对象来构建虚拟场景。开发者可以使用一组算法来执行任务规划和运动规划，然后指定控制信号来执行这些计划。这使得机器人能够执行任务并以特定方式移动，比如拾取一个物体并将其放置在目标位置。 开发者可以观察计划和控制信号的结果，然后根据需要进行修改以确保成功。最近，有一种向基于机器学习的方法的转变。所以，用户不是直接指定控制信号，而是指定所需的行为，比如移动到一个位置而不发生碰撞。在这种情况下，一个数据驱动的算法会根据机器人的模拟传感器信号生成控制信号。 这些算法可以包括模仿学习，其中人类演示可以提供参考，以及强化学习，机器人通过智能的试错学习来实现行为，通过加速的虚拟体验快速学习多年的经验。…