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NVIDIA打造Isaac AMR平台,助力9万亿美元物流业发展
作者:赵法彬   添加时间:2022-01-05
DeepMap、Metropolis和ReOpt提高自主移动机器人的性能。预计到2025年自主移动机器人的部署地点将增加近6倍。

制造和订单配送运营中心异常复杂。每当有新的耳机或袜子在几个小时内送到您的家门口,或者车辆驶离装配线,就代表着AI正在助力物流发展。


机器人可以驶过数英里的过道,拿起数百万件产品,为搬运团队提供帮助。如此庞大的设施一直在发生变化,但障碍永远存在。


NVIDIA Isaac自主移动机器人(AMR)平台可以优化运营效率并加速AMR的部署。Isaac AMR扩展了NVIDIA Isaac的机器人应用构建和部署能力,将地图绘制、现场分析和机器人优化引入NVIDIA EGX服务器。


此类工业设施的面积可以像城市街区或体育场一样大。为了满足当下的产品需求,它们不断地被重新配置或扩大规模,因此需要同步进行自主机器人的路径规划和路线变更。


在工业规模上,即使是小规模的路线优化,也能为价值9万亿美元的物流业节省数十亿美元。


根据Interact Analysis的预测,到2025年,自主移动机器人部署的地点将从2020年的9000个增加到5.3万个。同时,在工人短缺和疫情限制的情况下,供应链难以跟上日益增长的电子商务。


其中的障碍之一是快速、自主开发高精度机器人地图的能力。这些地图需要随着业务的扩大或变化而持续更新。而为了提高运营效率,最重要的是提高移动机器人对变化环境的态势感知并不断重新优化路线,同时通过模拟来开发新的技能组合。


Isaac AMR是NVIDIA多年产品研究和开发的成果。该框架可在NVIDIA NGC软件中心上和NVIDIA Omniverse平台内使用,最初只提供Metropolis和ReOpt,不久之后开始提供DeepMap和更多的NVIDIA技术。


NVIDIA Isaac AMR演示视频:https://www.ixigua.com/7049546338261795364?logTag=61afd7c101536b998d3c


使用Isaac AMR扩大运营规模


用于制造和履行订单的自主移动机器人所面临的AI和计算挑战与自动驾驶汽车所面临的挑战并没有什么不同。


机器人必须避开障碍物和人并且需要到达目的地。由GPU加速算法驱动的数千个传感器,帮助自主机器人在不断变化的工业工作流程中,实时寻找多个目的地之间的最短路径。


Isaac AMR平台使用NVIDIA Omniverse为将要部署AMR的设施创建数字孪生。NVIDIA Isaac Sim(建立在Omniverse的基础上)通过高清物理学和感知来模拟数字孪生中的机器人、人类和其他机器的行为。它还能够生成用于训练AI模型的合成数据。


Isaac AMR由GPU加速AI技术和SDK组成,包括DeepMap、ReOpt和Metropolis。这些技术通过NVIDIA Fleet Command进行安全协调和云端交付。


DeepMap推动地图绘制技术的发展


NVIDIA对DeepMap的近期收购也为AMR行业带来了自动驾驶汽车地图绘制技术的进步。


部署AMR的地点可以访问DeepMap平台的云端SDK,这有助于将机器人大型设施地图绘制的时间从几周加快到几天,同时达到厘米级精度。


DeepMap更新客户端使机器人地图能够根据需要频繁进行实时更新。DeepMap SDK通过增加语义理解为地图提供智能层,使机器人可以识别像素所代表的对象,并知道它们是否可以单向移动。该SDK还能够解决室内和室外的地图构建问题。


作为Isaac AMR平台的一部分,NVIDIA DeepMap可与Metropolis、ReOpt、Isaac Sim via Omniverse等其他组件集成。

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图1. 正在运行的NVIDIA Isaac AMR。该图像是由点云生成的体元栅格,而不是来自摄像机的数据,因此非常稀疏,所以才有模糊不清的感觉。


NVIDIA Metropolis提升实时态势感知


这些环境所需要的不仅仅是地图绘制。AMR上的先进传感器有时不足以确保安全和高效的运行。


NVIDIA Metropolis视频分析平台通过访问部署在整个工厂车间或仓库楼层的摄像机和传感器,满足更高水平的实时“从外至内”感知需求。


通过Metropolis,AMR可以访问更多的工厂车间态势感知层,因此可以避开高度拥挤的区域、消除盲点并且增强对人员和其他AMR的可视性。此外,Metropolis的预训练模型可以事先根据特定地点需求进行自定义。


ReOpt库改变物流行业


NVIDIA ReOpt AI软件库能够实时优化车辆路线规划和物流,因此可应用于AMR群。


在确定适合大型复杂环境部署的最佳AMR群规模时,需要考虑许多因素,包括机器人速度、电池续航时间、运输尺寸和重量以及设施布局。


企业可以通过NVIDIA ReOpt(使用Isaac Sim)模拟多种AMR互动并且可以在仓库等环境的数字孪生中快速、准确地进行这些互动。当情况发生变化时,还可以在将机器人部署生产之前实现这些互动,从而节省时间和成本。


在部署后,就必须通过不断重新优化路线来实现最大运营效率。NVIDIA ReOpt可以基于许多约束条件,为各种不同AMR所组成的机器人群组反复优化路线。


将AMR部署到生产中


Isaac AMR平台可在NVIDIA EGX服务器上使用,通过提供完整的工业和人类机器人模拟构建和路线优化路径来推动AI物流的发展。

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图2. NVIDIA Isaac AMR平台专为企业级和云就绪打造。可以通过NVIDIA Fleet Command在EGX服务器上安全部署和管理Isaac AMR平台中的各种NVIDIA技术。


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