FANUC a NVIDIA učí roboty v dokonalé simulaci: V továrnách se chovají stejně jako ve virtuálním světě

Japonská společnost FANUC a NVIDIA prohloubily své partnerství s cílem vyvinout tovární roboty, které se budou chovat naprosto stejně ve virtuálních simulacích i v reálném světě.

Japonská společnost FANUC a NVIDIA prohloubily své partnerství s cílem vyvinout tovární roboty, které se budou chovat naprosto stejně ve virtuálních simulacích i v reálném světě. Tento krok má za úkol výrazně urychlit průmyslovou automatizaci a snížit nákladné testování přímo na místě.

Integrace softwaru NVIDIA Isaac Sim se simulačním softwarem ROBOGUIDE od FANUC umožňuje inženýrům testovat, trénovat a ověřovat robotické systémy ve fyzicky přesných digitálních prostředích ještě před jejich nasazením. Společnosti uvádějí, že vylepšený systém vytváří úzce propojené digitální dvojníky, kde virtuální roboti reprodukují stejné trajektorie a časy cyklů jako skutečné stroje, a to za použití identických řídicích algoritmů. FANUC tuto technologii poprvé představil na Mezinárodní výstavě robotů v Tokiu již loni, avšak nová verze prohlubuje komunikaci mezi oběma systémy.

V prvním režimu funguje NVIDIA Isaac Sim jako hlavní virtuální prostředí, zatímco ROBOGUIDE běží na pozadí a zajišťuje synchronizaci chování robota s pohybem v reálném světě. Inženýři mohou ovládat roboty v Isaac Sim pomocí fyzických nebo virtuálních ovládacích panelů připojených k ROBOGUIDE, což umožňuje programování, provádění a ověřování v reálném čase v simulované tovární hale. Toto nastavení také využívá knihovny NVIDIA Omniverse a Isaac Lab k simulaci složitých robotických úkolů, jako je manipulace s kabely, vkládání součástí a montážní práce, které je tradičně obtížné přesně replikovat ve virtuálních prostředích.

Jednou z největších výzev v robotice je takzvaná „sim-to-real“ propast, kdy se roboti trénovaní v simulaci nechovají stejně v reálných podmínkách kvůli rozdílům ve fyzice, načasování nebo interakcím s prostředím. Integrace FANUC s ROBOGUIDE udržuje trajektorie a časy cyklů robotů identické mezi simulací a fyzickým nasazením, čímž pomáhá tyto nesrovnalosti odstranit. Prostředí navíc podporuje učení posilováním a imitační učení pro robotické systémy poháněné umělou inteligencí.

Druhý režim integrace staví ROBOGUIDE do popředí, zatímco NVIDIA PhysX se stará o fyzikální simulaci na pozadí. To umožňuje realističtější testování průmyslových úkolů, jako je sběr dílů z koše, kde roboti musí identifikovat a vyzvednout náhodně naskládané součásti. Pomocí fyzikálního modelování může systém simulovat scénáře, kdy se robotům nepodaří vyjmout jeden objekt a autonomně si vyberou jiný, což snižuje potřebu opakovaného testování v reálném světě s fyzickými díly. Společnosti tvrdí, že toto virtuální testování proveditelnosti by mohlo výrazně zkrátit dobu nasazení složitých automatizačních systémů, které dříve vyžadovaly rozsáhlé ladění na místě.

FANUC také vylepšil svého robota pro vyhýbání se lidem poháněného umělou inteligencí pomocí platformy NVIDIA Jetson Thor, čímž zvýšil výpočetní výkon více než 7,5krát ve srovnání s předchozím systémem založeným na Jetson AGX Orin. Kromě technologie digitálních dvojčat FANUC předvedl dvousměrný robotický systém, který se učí skládat trička pomocí základního modelu robota NVIDIA Isaac GR00T N. Toto nastavení využívá dva kolaborativní roboty CRX trénované prostřednictvím imitačního učení, kdy lidský operátor nejprve provede úkol skládání a roboti se z těchto demonstrací učí. Flexibilní objekty, jako je oblečení, jsou pro roboty obzvláště obtížné, protože jejich tvar se během manipulace neustále mění. FANUC uvádí, že roboti generují pohyb v reálném čase a vizuálně sledují objekt pomocí kamer. Společnost dodala, že kombinace jejího systému řízení pohybu s modelem NVIDIA GR00T N vytváří plynulejší pohyby než tradiční robotické systémy založené na imitačním učení, které se často jeví jako segmentované nebo trhané. Tyto technologie budou představeny na nadcházející akci FANUC Open House v květnu.