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NVIDIA 打造 Isaac AMR 平台以協助市值九兆美元的物流業,DeepMap、Metropolis 與 ReOpt 提高自主移動機器人車隊的效能,預期至 2025 年,機器人站點量將增加近六倍
(本資訊由廠商提供,不代表PCDIY!立場) 2022-01-05 17:37:45製造與物流中心的內部極其複雜,每當新的耳塞或襪子在數小時內送達至你家門口,或一輛車離開裝配線,背後是由人工智慧 (AI) 驅動、猶如一座魔法迷宮的物流。
像這樣的大型設施不斷地在變化,機器人在數英里長的走道上來回走動並撿起數百萬件產品,以協助移動團隊,而過程中總是存在許多障礙。
NVIDIA 今天宣布推出 Isaac Autonomous Mobile Robot (AMR) 平台,最佳化調整運作效率並加速 AMR 部署。Isaac AMR 擴大 NVIDIA Isaac 建立及部署機器人應用程式的能力,將地圖繪製、站點分析及車隊最佳化等功能用於 NVIDIA EGX 伺服器上。
這類型的工業設施可以與城市裡的街區或體育場一樣大,它們不斷地調整、重新配置或擴大規模以滿足當時的產品需求,同時也要調整自主機器人的路徑規劃和改道動作。
從產業規模來看,就算是稍稍調整以取得最佳路線,也能為市值九兆美元的物流業省下數十億美元。
據 Interact Analysis 的資料顯示,預估至 2025 年,部署自主移動機器人的站點將從 2020 年的 9,000 個增加至 53,000 個。同時,人工短缺和 COVID-19 疫情的影響,供應鏈難以跟上日益成長的電商領域。
而其中一項難題便是快速且自動地發展高精度機器人地圖的能力。機器人需要隨著作業規模的調整或波動而不斷地更新行走的地圖,而提高移動機器人對持續變化的環境的情境感知能力,並且持續重新優化調整路線,同時透過模擬來發展全新的技術組合,對運作效率來說十分重要。
Isaac AMR 是 NVIDIA 投入多年心血的產品研發成果。該框架可以在 NVIDIA NGC 軟體中心及 NVIDIA Omniverse 平台上使用,起初採用 Metropolis 和 ReOpt,很快將會加入 DeepMap 和更多 NVIDIA 的技術。
採用 Isaac AMR 以擴大作業規模
開發用於製造和物流中心使用的自主移動機器人時,在 AI 和運算方面所遇到的難題,與開發自動駕駛車所面臨的挑戰沒有什麼不同。一樣都要避開障礙物和人以到達目的地。由 GPU 加速演算法所驅動的數千個感測器,幫助自主機器人車隊解決旅行推銷員問題 (traveling salesman problem),即在不斷變化的工業工作流程中即時找出多個目的地間的最短路徑。
Isaac AMR 平台使用 NVIDIA Omniverse 來為即將部署 AMR 的設施建立數位孿生內容。建立在 Omniverse 上的 NVIDIA Isaac Sim 可透過高保真物理和感知技術,在數位孿生中模擬機器人車隊、工作人員及其它機器的行為,還能生成用於訓練 AI 模型的合成資料。
Isaac AMR 由 GPU 加速的 AI 技術與 SDK 組成,包括 DeepMap、ReOpt 和 Metropolis。這些技術透過 NVIDIA Fleet Command,安全地進行協調並提供雲端交付服務。
DeepMap 提供先進的地圖繪製能力
NVIDIA 日前收購 DeepMap 一事也為 AMR 產業帶來先進的自動駕駛車地圖繪製技術。AMR 部署可以存取 DeepMap 平台的雲端 SDK,將機器人繪製大型設施地圖的時間,從原本的數週縮短至幾天的時間,同時還能達到公分等級的精確程度。
DeepMap 更新用戶端讓機器人能夠視需求即時更新地圖。而 DeepMap SDK 則是加入語義理解能力,為地圖加上智慧層,機器人便能辨識像素所代表的物體,並知道是否可以朝某一個方向行動,同時還能解決建立室內外地圖的問題。
作為 Isaac AMR 平台的一環,NVIDIA DeepMap 透過 Omniverse 與 Metropolis、ReOpt、Isaac Sim 等元件進行整合。
NVIDIA Metropolis 加入即時情境感知能力
從地圖上並無法看出環境中的所有內容,而 AMR 上的先進感測器並非可以一直確保安全和高效率的運作。NVIDIA Metropolis 影像分析平台能夠存取部署在工廠或倉庫各處的攝影機和感測器,滿足了對從更高層次即時進行「由外而內」感知作業的需求。
借助 Metropolis,AMR 可以在工廠間獲得更多層次的情境感知,以避開極為壅塞的區域、消除盲點,並提高看到人員和其它 AMR 的程度。Metropolis 預先訓練的模型為針對特定站點需求進行客製化作業,提供一個良好的開端。
ReOpt 函式庫改變物流業
NVIDIA ReOpt AI 軟體函式庫可用於即時最佳化調整車輛路線規劃和物流,並應用於 AMR 車隊。在決定為大型複雜環境部署最佳 AMR 車隊規模時,機器人速度、電池壽命、運輸尺寸和重量,以及設施佈局等多項因素都須納入考量。
企業可以透過使用 Isaac Sim 的 NVIDIA ReOpt 模擬多個 AMR 的互動情況。這些可以在倉庫等環境的數位孿生項目中,快速且準確地進行,還能夠在將機器人部署到生產環境中前,隨著情況變化進行模擬,如此一來便能節省時間和成本。
而一旦部署之後,必須持續重新最佳化調整路線,以達到最高的作業效率。NVIDIA ReOpt 能夠按照部分約束條件,動態重新調整一支由各種 AMR 組成的車隊,以取得最佳化的行進路線。
將 AMR 部署到生產環境中
可在 NVIDIA EGX 伺服器上使用的 Isaac AMR 平台,提供建立工業與人機模擬和路線最佳化的完整路徑,強化 AI 推動物流業的發展。Isaac AMR 平台是專為企業級與雲端運算環境所打造。在 Isaac AMR 平台中所展示的 NVIDIA 技術,可以使用 NVIDIA Fleet Command 在 EGX 伺服器上安全地進行部署和管理。
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