NVIDIA Robocasa Groot Jetson Thorによるロボット開発
NVIDIA Robocasa NIMとOpenUSD：
NVIDIA Robocasa NIMは、ロボット開発のためのシミュレーション環境を提供するプラットフォームです。OpenUSDは、3Dデータの交換と表現のための規格です。これらを組み合わせることで、リアルな物理シミュレーションを含む詳細な仮想環境を作成できます。
具体的な手順：
a) NVIDIA Robocasa NIMをインストールし、セットアップする。
b) OpenUSDを使用して、ロボットのモデルと環境のアセットを作成または導入する。
c) Robocasa NIM内でシミュレーション環境を構築し、物理特性や動作条件を設定する。
d) ロボットのタスクをプログラミングし、シミュレーション内でテストする。
Project GR00Tとヒューマノイド基礎モデルの訓練：
Project GR00Tは、ヒューマノイドロボットの動作を生成するための基礎モデルです。実データと合成データを組み合わせて訓練することで、より柔軟で適応性の高いモデルを作成できます。
訓練の手順：
a) 実際のヒューマノイドロボットの動きをキャプチャし、データセットを作成する。
b) MimicGenを使用して、追加の動作データ（合成データ）を生成する。
c) 実データと合成データを組み合わせた訓練データセットを準備する。
d) Project GR00Tモデルをこのデータセットで訓練する。
e) モデルの性能を評価し、必要に応じて微調整する。
NVIDIA Jetson Thorへの搭載：
Jetson Thorは、小型で高性能なエッジAIコンピュータです。訓練されたモデルをこのデバイスに搭載することで、リアルタイムでロボットを制御できます。
搭載の手順：
a) 訓練されたProject GR00Tモデルを最適化し、Jetson Thor用にコンパイルする。
b) Jetson Thorにモデルをデプロイする。
c) ロボットのハードウェアとJetson Thorを接続し、インターフェースを設定する。
d) モデルの出力をロボットの動作命令に変換するソフトウェアを実装する。
e) システム全体のテストと調整を行う。
NVIDIAのIsaac Simを使用したロボットシミュレーション、様々な機械学習モデルを使用したヒューマノイドロボットの動作生成、Jetsonプラットフォームを使用したロボット制御などの事例が報告されています。