NVIDIA Isaac Sim は、Omniverse を基盤とするスケーラブルなロボティクス シミュレーション アプリケーション、および合成データ生成ツールです。シミュレーションで作ったソフトコードを実機に移植できます。
Isaac Simを使用してシミュレーションしたソフトコードをロボットに移植する。
シミュレーションで効率的なロボティクス開発する手順。
Isaac SimはNVIDIAが提供するロボティクスシミュレーションプラットフォームであり、リアルな仮想環境でロボットの開発、テスト、管理が行えます。
NVIDIA Jetson Nanoを搭載したJetBotの例をまとめます。
JetBotは、NVIDIAのJetson Nanoを利用して動作するオープンソースの教育用ロボットで、ROS2を利用して制御されます。このようなシミュレーション環境を利用することで、実機を使った試行錯誤を減らし、効率的な開発が可能となります。
物理的な環境での試行錯誤を最小限に抑え、仮想環境での迅速なプロトタイピングが可能となります。
シミュレーション環境で開発したソフトウェアを実機に移植することで、現実の環境でも高い精度で動作するロボットシステムを構築できます。
Isaac SimでのシミュレーションからJetBotにコードを移植する具体的な手順の詳細です。
開発環境の準備：
ROS2のインストール：まず、ROS2をインストールします。ROS2はロボティクスフレームワークであり、ロボットの制御や通信に使用されます。Isaac SimでのシミュレーションにはROS2のインストールが必要です。
Dockerのインストール：Dockerを利用して開発環境をコンテナ化します。これにより、一貫した開発環境を提供し、依存関係の管理が容易になります。
VNCのインストール：VNC（Virtual Network Computing）を使用して、リモートでGUI環境にアクセスします。TurboVNCを推奨しますが、他のVNCソフトウェアも使用可能です。
NVIDIA Omniverseのインストール：Isaac SimはNVIDIA Omniverseプラットフォームの一部であるため、まずOmniverseをインストールし、その後Isaac Simをインストールします。Omniverseは、フォトリアリスティックな3Dシミュレーション環境を提供します。
データ収集とモデルのトレーニング：
Data Collectionの実行：JetBotをIsaac Sim内で動かし、データ収集を行います。
収集したデータは、モデルのトレーニングに使用されます。
具体的には、ROS_DOMAIN_IDを設定し、データ収集用のROS2ランチファイルを実行します。Navigation Modelのトレーニング：収集した画像データを用いて、JetBotのナビゲーションモデルをトレーニングします。
トレーニングには、Pythonを使用し、収集したデータを入力として提供します。Navigation Modelの実行：トレーニングが完了したら、トレーニングしたモデルを使用してJetBotのナビゲーションを実行します。
これには、トレーニングしたモデルのパスを指定して、ROS2ランチファイルを実行します。
実機への移植：
ソフトコードの移植：シミュレーションで得られたモデルやコードを実機のJetBotに移植します。
これには、ROS2ノードや関連するファイルを実機のJetBotにコピーし、実行環境を整備する作業が含まれます。動作確認と調整：実機のJetBotでコードを実行し、シミュレーションと同様の動作を確認します。必要に応じて、パラメータの調整やキャリブレーションを行います。
これらの手順により、仮想環境で効率的に開発・テストを行い、その成果を実機に反映させることができます。
考慮すべき事項として、シミュレーションと実機間でのパラメータ調整やキャリブレーションの重要性があります。シミュレーション環境でのパラメータと実機でのパラメータは必ずしも一致しないため、実機での動作確認時に適切な調整が必要です。
また、実機での長期的なパフォーマンス評価とフィードバックループの構築も重要です。これにより、シミュレーションと実機の間で継続的な改善が行われ、より高精度なロボットシステムの開発が可能になります。
このプロセスにより、シミュレーションと実機の統合がスムーズに行え、ロボティクス開発の効率が大幅に向上します。
開発者は仮想環境で迅速にプロトタイピングを行い、実機での動作を確認しながら最適化を進めることができます。