1. 开篇

前言

        现有机器人领域软件开发工具(仿真平台)，大都基于Ubuntu系统，并基于ROS(机器人操作系统)进行搭建，传统上常用Gazebo，Pybullet，Mujoco，Airsim等仿真平台在CPU的基础上进行机械臂，小车，灵巧手，四足，人形，无人机，以及各种复合机器人的开发，但随着GPU的广泛应用，传统方式并不能充分利用GPU的性能，在这个基础上英伟达基于ROS 2构建了Isaac ROS，并开发了Isaac Manipulator，Isaac Sim等仿真平台以更好地推动具身智能在机器人领域的进展。并且和国内外众多厂商展开合作，目前已经成为工业界一颗冉冉上升的新星，也将成为未来的主流。在这样的背景下，为了满足众多开发者的参与其中的期待，CSDN联合英伟达开展了相关课程。 

        作为众多受益者之一，笔者分享一下产品体验，供各位看官参考。

笔者配置

Isaac ROS 版本： 1.2.0、 ROS 版本： ROS 2 Humble

硬件配置：

NVIDIA RTX 3090 GPU、Intel Core i9-14900KF CPU、32GB DDR5 内存

操作系统： Ubuntu 20.04 LTS

其他相关配置：

CUDA ：11.7、 Pytorch：1.13

根据需求，配置合适的CUDA、Pytorch版本

CUDA链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，pytorch

Pytorch链接：Previous PyTorch Versions | PyTorch

2.. Isaac ROS

        与之前使用传统的ROS2框架相比，Isaac ROS提供了更多针对NVIDIA GPU优化的功能包（GEM），例如图像处理和点云处理模块。将相同的图像处理任务在标准ROS2和Isaac ROS上运行，进行一个简单对比，在标准ROS2框架下，图像处理任务的平均处理时间为50ms，而在Isaac ROS上，借助GPU加速，处理时间降至15ms，性能提升约为3倍左右。在部署方面，通过Isaac ROS的一键部署功能，模型部署过程简化为几分钟内完成，相比传统框架提升了部署效率。对比传统的ROS框架，Isaac ROS的工具链使得开发和调试过程更加直观和高效。例如，数据流可视化功能可以轻松追踪传感器数据的流动，实时性能监控有助于即时了解系统的GPU资源使用情况。整体上，极大减少了开发调试时间。

        对于Isaac ROS框架中AI工具集成，给予9分的满意度评分。与其他同类型框架相比，Isaac ROS在开发流程上有明显的效率提升，特别是在模型部署和性能优化方面表现优异。

建议：

1.GPU加速功能改进建议： 增加对更多型号和品牌GPU的支持，提升框架的普适性。

2.AI工具改进建议： 提供更多预训练的AI模型，覆盖更广泛的应用场景。 增强用户自定义模型的支持，提供更灵活的配置选项。增加更多详细的使用文档和示例代码，帮助新用户快速上手。

链接：NVIDIA Isaac ROS GEMs | NVIDIA 开发者

3. Isaac Manipulator

cuMotion：借助MoveIt进行开发，可通过同时运行多个轨迹优化来大规模解决机器人运动规划问题，并返回最佳解决方案。

FoundationPose：用于预测和追踪新型物体的 6D 姿态。足以应对极具挑战性的物体属性 (无纹理、光泽、微小) 以及快速运动或严重遮挡的场景。

FoundationGrasp：进行姿态抓取预测。预测结果通过 cuMotion在机器人上执行。

SyntheticaDETR：是一种用于室内环境中物体检测的模型，允许更快地检测、渲染和训练新物体。它还可用作 FoundationPose 等姿态估计器的前端，在姿态估计之前使用 2D 边界框来定位物体。

        结合FoundationGrasp和cuMotion做了测试，在 Isaac Manipulator 进行测试，主要步骤如下：

加载 Isaac ROS 框架，配置机器人手臂参数。

设定运动规划目标，使用FoundationGrasp对物体进行6D抓取预测。

使用 cuMotion 进行并行轨迹优化，利用 GPU 的并行计算能力加速运动规划。

将优化后的轨迹发送至机器人手臂执行。

        在使用 Isaac Manipulator 的过程中，cuMotion 库显著提升了运动规划的效率，内置的 AI 模提供了高精度和实时性的感知能力。模块化设计使得系统集成更加灵活，开发效率大幅提升。然而，在复杂环境下的模型优化和资源管理仍有进一步提升的空间。

建议：增加对更多运动规划算法的支持，如动态障碍物避让。提供更多场景下的预训练数据，提升模型在多样环境中的适应性。优化部署工具链，提供一键部署解决方案，减少手动配置步骤。

链接：Isaac Manipulator | NVIDIA 开发者

4. Isaac Sim

        近年来，基于 Isaac Sim 的学术论文数量逐渐增加，涵盖机器人学习、强化学习、视觉识别等多个研究领域，也说明利用 GPU 加速和高效的物理引擎，实现高帧率和高精度的仿真仿真结果被广泛认可，值得一提的是该软件已经广泛应用于人形机器人的开发。但该软件对硬件要求较高，GPU显存16G以上，CPU内存32G以上，对于个人开发者需要一定的成本投入。

        进行 GPU 加速仿真测试：

1.创建下落场景：

打开 Isaac Sim，创建一个新场景。

添加一个地面平面模型和一个多球体生成器。

初始创建 10 个球体，设置不同的初始位置和颜色。

2.逐步增加球体数量：

分别增加到 20 个、50 个、80 个球体，每次增加后运行仿真并记录帧率和物理模拟的流畅度。

观察物理引擎在不同数量物体下的表现，记录 GPU 使用率和仿真帧率。

结果：

        随着球体数量的增加，CUDA 核心的并行计算能力确保了仿真过程的流畅性。即使在 80 个物体的情况下，帧率依然保持在每秒60帧以上。多球体下落场景中，物理仿真精准且无明显卡顿，展示了 NVIDIA PhysX® 5 的强大物理引擎能力。在工业仿真中，这种高效的并行计算能力能够显著缩短设计和测试周期，提高开发效率，适用于复杂场景的实时仿真需求。

        进行 PyTorch 与 Isaac Sim 的集成测试：

1.基础视觉分类任务：对场景中的物体进行实时分类

        在场景中放置不同形状的物体（方块、球体、圆柱）。集成预训练的 ResNet18 模型，通过场景中的摄像头实时获取图像数据。使用 ResNet18 模型对捕捉到的图像进行分类，并在界面上实时显示分类结果。

2.视觉引导抓取：实现简单机械臂的抓取

        使用 Franka Emika 机器人模型，加载预训练的目标检测模型。实时图像处理进行目标检测，估计物体位置。根据位置估计结果，规划抓取路径并控制机器人进行抓取动作。

3.结果

        在初次集成过程中，遇到了依赖库版本不匹配的问题，通过更新相关依赖库后得以解决。仿真环境中实时获取的数据极大地简化了 AI 模型的训练流程，减少了现实环境中数据采集的复杂性。在视觉引导抓取任务中，机器人抓取成功率达到了85%，主要受限于光照条件和物体位置的准确性。相比传统方法，AI 辅助抓取能够适应更复杂和动态的环境，提高了机器人的灵活性和适应性。

        在使用 Isaac Sim 进行 GPU 加速仿真和 AI 框架集成的过程中，整体体验非常顺畅。仿真效率高，开发工具丰富，尤其在处理复杂场景和多机器人协作时表现出色。AI 集成部分提供了强大的支持，极大地简化了模型训练和任务实现过程。