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Ein SDK zur Entwicklung und Simulation autonomer Roboter

| Redakteur: Sebastian Gerstl

NVIDIA stellt mit dem Isaac SDK eine Sammlung vom Bibliotheken, Treibern, APIs und Toolsets zur schnellen Entwicklung autonomer Robotiklösungen vor. Damit lassen sich nicht nur Funktionalitäten leicht integrieren, sondern auch umfangreiche Simulationen durchführen.

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Mit dem Isaac SDK kündigt NVIDIA ein umfangreiches Werkzeugset für Entwicklung, Training und Simulation KI-gesteuerter autonomer Roboter an.
Mit dem Isaac SDK kündigt NVIDIA ein umfangreiches Werkzeugset für Entwicklung, Training und Simulation KI-gesteuerter autonomer Roboter an.
(Bild: NVIDIA)

Roboter sind auch in der Industrie nicht mehr länger nur stationäre Systeme, die in abgeschotteten Bereichen ferngesteuert vor sich hin arbeiten. Der Trend geht hin zu mobileren Lösungen, die nicht nur Seite an Seite mit dem Menschen agieren, sondern auch in zunehmendem Maße autonom arbeiten können.

Um die Beschleunigung der Entwicklung dieser Systeme voranzutreiben, hat NVIDIA auf der GTC 2018 in San Jose erstmals offiziell das Isaac SDK vorgestellt. Das SDK soll Herstellern, Forschern und Start-ups einen Großteil des Aufwands zur Entwicklung autonomer Roboter abnehmen.

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Mit den im SDK enthaltenen vorgefertigten Bibliotheken, Treibern und APIs steht Entwicklern ein umfangreicher Werkzeugsatz zum Trainieren der hierzu notwendigen KI hinsichtlich Umgebungswahrnehmung oder Navigation. Dies macht es einfach, Funktionen beispielsweise für die Verwaltung der Kommunikation und den Datentransfer innerhalb der Roboterarchitektur zu integrieren. Ebenso können Entwickler zu ihren Lösungen schnell Sensoren hinzufügen, Sensordaten verwalten oder auch Aktoren in Echtzeit steuern. Als Programmiersprache kommt C++ zum Einsatz; Unterstützung für weitere Sprachen soll allerdings in Kürze ebenfalls folgen.

Vollständige Simulationsumgebung inklusive

Ein wesentlicher Bestandteil des SDK ist Isaac Sim. Dabei handelt es sich eine Simulationsumgebung zum Entwickeln, Testen und Trainieren autonomer Maschinen in der virtuellen Welt. Die in der Simulation geschulten Algorithmen können im Anschluss direkt auf NVIDIAs hauseigener Jetson-Plattform für das für die autonomen Systeme notwendige KI-Computing am Edge eingesetzt werden.

Speziell das Training und Testen von physischen Robotern ist eine teure und zeitaufwändige Angelegenheit – vor allem dann, wenn es um den Einsatz von Systemen in Anwendungsfeldern geht, in denen funktionale Sicherheit gefragt ist. NVIDIAs Isaac Sim ermöglicht es, autonome Maschinen, die mit dem Isaac SDK erstellt wurden, in detaillierten, sehr realistischen Szenarien zu trainieren und zu testen. Hierfür kommen entsprechende Werkzeuge für High-Fidelity-Simulationen und erweitertes Echtzeit-Rendering zum Einsatz, die ebenfalls in dem Software Development Kit enthalten sind.

Generell ist Isaac Sim eng mit den im Isaac SDK vorhandenen Tools und Frameworks gekoppelt. Dies soll einen möglichst nahtlosen Transfer von Daten und Algorithmen zum und vom physischen Roboter gewährleisten. Engineering und Tests, die normalerweise Monate dauern würden, dürften somit innerhalb wenigen Minuten durchgeführt werden. Nach Abschluss der Simulation kann das trainierte System – quasi das Gehirn – vom virtuellen Modell auf den physikalischen Roboter übertragen werden.

Ein Release-Datum für das Isaac SDK steht derzeit noch nicht fest. Interessierte Entwickler können sich allerdings bereits für den Early Access bei NVIDIA registrieren.

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