首批基于OmniverseReplicator的使用DRIVESim跟IsaacSim加速自動駕駛汽車跟機器人的開辟
智能垃圾分類分揀機器人美國加利福尼亞州圣克拉拉——GTC大會——2021年11月9驲——NVIDIA宣布NVIDIAOmniverseReplicator，那款機能壯大的分解數據天生引擎可能天生用于鍛煉深度神經網絡的物理模擬分解數據。
NVIDIA宣布了兩個用于天生分解數據的使用，那兩個使用是利用該引擎實現的首批結果。它們離別是用于承載自動駕駛汽車數字孿生的虛擬世界——NVIDIADRIVESim跟用于可操縱機器人數字孿生的虛擬世界——NVIDIAIsaacSim。
快遞分揀機器人有多少種蜘蛛手分揀機器人那兩個Replicator使用使開發者可能以人類沒法做到的方法引誘AI模子、彌補理想世界的數據空缺，并標識表記標幟真值數據。正在這些虛擬世界中發生的數據可以涵蓋各種分歧場景，包羅正在理想世界中沒法時常閱歷或平安體驗的習見跟危險環境。
利用這些數據構建的自動駕駛汽車跟機器人可以正在一系列虛擬環境中把握妙技，然后再使用到物理世界中。
NVIDIA模擬技巧跟Omniverse工程副總裁RevLebaredian默示：“經由過程OmniverseReplicator，咱們可能創立多樣化、大規模、正確的數據集來構建高質量、高性能跟平安的數據散，那關于AI來講至關重要。咱們已自立構建了兩個特定范疇數據天生引擎，可以想象的是，許多企業皆會利用OmniverseReplicator樹立本人的引擎。”
真實世界數據是高貴、省力、須要人工標識表記標幟的，它簡單犯錯且沒有完全，而OmniverseReplicator擴展了這些數據，該引擎可能創立大批、多樣化的正確物理數據以知足自動駕駛汽車跟機器人開發者的需要。它借能天生人類難以或沒法標識表記標幟的真值數據，如速率、深度、被遮擋的物體、卑劣的氣象前提、追蹤各傳感器上的物體挪動等。
OmniverseReplicator已成為NVIDIADRIVE自動駕駛汽車團隊跟Isaac機器人團隊的緊張數據天生引擎。該引擎將于來歲上線，資助開發者構建特定范疇數據天生引擎。
OmniverseReplicator是用于3D事情流程的虛擬世界模擬跟協作平臺NVIDIAOmniverse的一部分，點擊“瀏覽原文”，進一步相識NVIDIAOmniverse。
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