Isaac Simが室内ロボットに対してとても有効であるかことについて説明します・「isaac sim シミュレーション画像」で検索すると出てくる画像は倉庫、工場ばかりであることが気になっています。
NVIDIAのIsaac Simはロボットシミュレーションプラットフォームであり、主にロボットの開発やテストに使用されます。
倉庫や工場内のロボットに対して有効であると思います。これは、街中の自動車のシミュレーションよりも容易であるためです。街中では電柱やサインボード、交差点、動物などが頻繁に変わるため、シミュレーションが複雑で膨大になります。
一方、倉庫や工場内では物体の形状や重さが事前にデータとして登録されており、環境が整理されているため、シミュレーションが比較的簡単です。
実際、Isaac Simのシミュレーション画像を検索すると、多くが倉庫や工場のものです。自動運転分野では、Teslaが実車運転から得た膨大なシミュレーションデータを持っているため、後発企業が勝つのは難しいです。特に、日本の街中の自動車運転環境はアメリカよりもカオスであり、シミュレーションがさらに膨大になります。
日本の技術者が自動車のカオスな街中自動運転に手を出すのはマネタイズが難しくなります。効果が得られる分野は、カオスでないエリアであることが示されています。具体的には、以下の分野が挙げられます:
倉庫ロボット:整理された環境で動作し、物体の形状や重さが事前にデータ化されているため、シミュレーションが容易です。
工場内ロボット:同様に、整理された環境での動作が求められ、データが事前に登録されているため、シミュレーションが簡単です。
家庭内掃除ロボット:家庭内の環境は比較的整理されており、シミュレーションがしやすいです。
畑で活動する自走ロボット:畑の環境も比較的安定しており、シミュレーションが容易です。
空中や水中を飛ぶドローン:これらの環境も整理されており、シミュレーションが比較的容易です。
これらの分野では、Isaac Simのシミュレーション技術を活用することで、ロボットの開発やテストが効率的に行えると期待されます。また、シミュレーションデータを用いたトレーニングにより、ロボットの精度や効率を向上させることができます。