在加州舉行的 NVIDIA GTC 大會上，一家美國計算機視覺公司展示了其在使人形機器人更安全和可靠方面的角色。RealSense 首次與 LimX Dynamics 合作，發佈了一個自動導航的演示，突顯其先進的 3D 視覺和視覺 SLAM（即時定位與地圖構建）技術如何使機器人能夠以更高的安全性和精確度進行移動、繪製地圖和操作。利用 NVIDIA Isaac Lab，LimX Dynamics 在模擬環境中訓練人形機器人，縮短模擬與現實之間的差距，確保在正式亮相之前實現安全可靠的 3D 導航。
隨著人形機器人從新奇玩意轉向日常使用，感知技術變得至關重要，不僅關乎性能，還關乎安全。先進的攝像頭、感應系統和推理軟件如同機器人的視覺皮層，使其能夠理解並在複雜的人類環境中進行操作。根據 RealSense 的說法，實際上，更安全的機器人技術依賴於準確的定位和地圖繪製、可靠的避碰能力、在不平坦的地形上穩定地移動，以及流暢可預測的運動，讓人類易於解讀。對於人形和四足機器人來說，這一挑戰更為艱巨。與在平坦可預測的表面上移動的輪式機器人不同，腿部系統在三維空間中運行，其運動涉及不斷變化的接觸點，需要精確的腳步放置和對周圍環境的持續感知，包括邊緣、坡度和障礙物，這使得導航變得顯著複雜。
傳統方法，如編碼器基於的里程計和 2D LiDAR，通常用於輪式機器人（如機器人吸塵器），在提供腿部移動所需的深度和空間理解方面顯得不夠。結果是，許多人形和四足機器人迄今為止仍依賴於遠程操作、人類監督或高度控制的環境。縮小這一感知差距對實現真正自主、安全和可靠的實際操作至關重要。
RealSense 和 LimX Dynamics 在 NVIDIA GTC 展示了一種新方法。這次演示結合了 RealSense 的密集深度感知技術與 NVIDIA 的視覺里程計和 cuVSLAM，使機器人能夠更清晰地理解其周圍環境。這使得人形機器人能夠繪製空間、追蹤其位置，並在三維空間中安全移動。該系統還使機器人能夠執行先前困難及危險的任務，包括爬樓梯、檢測路邊和高度變化、在不平坦的地面上行走，以及避開如人或設備等移動障礙物。透過改進的路徑規劃，機器人能夠迅速適應環境中的變化，如移動物體或有人走入其路徑。
這一先進的運動和導航系統是在 NVIDIA Isaac Lab 這一高度真實的虛擬測試環境中開發的。LimX Dynamics 在此訓練其人形機器人，通過強化學習使其能夠在模擬中安全地練習動作和決策。這種「模擬優先」的方法幫助縮短了虛擬訓練與現實表現之間的差距，通常稱為「模擬到現實」挑戰。簡而言之，機器人在進入實際環境之前，已經在數字世界中學會了行走、平衡和導航複雜的 3D 環境。據該公司表示，LimX Dynamics 的演示強調了 RealSense 技術成為現代機器人技術的重要組成部分，經過十多年的發展，其深度感知攝像頭和軟件工具幫助工程師更快地構建和測試機器人。
