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行业也不例外。如今，越来越多的行业开始应用由 AI 驱动的自主机器，实现更为先进的技术范式，以提高生产效率和降低运营成本。
本文精选多篇 NVIDIA 博客，盘点过去一年来 NVIDIA 带来的前沿机器人技术及其在机器人领域的多样应用！
想要提高运营效率的行业对移动机器人的需求日益增长，使得移动机器人的出货量激增。NVIDIA Isaac AMR是一个用于仿真、验证、部署、优化和管理自主移动机器人车队的平台，包含了边缘到云的软件服务、计算以及一套参考传感器和机器人硬件，可加快 AMR 的开发和部署速度，减少成本和缩短产品上市时间。
Hardware-in-the-Loop（硬件在环，HIL）测试是一种强大的工具，用于验证和核实包括机器人技术和计算机视觉在内的复杂系统的性能。文章展示了如何设置 HIL 和使用NVIDIA Jetson IsaacROS模块进行测试，以及如何尝试 NVIDIA Isaac Sim，从而获得更安全、更可靠、更高效的产品。
NVIDIA 在 Jetson 平台上对Metropolis和 Isaac 框架进行了有史以来规模最大的软件扩展，并结合 Transformer 模型与生成式 AI 的强大功能来满足边缘 AI 的快速部署需求。同时，NVIDIA 还创建了一个 Jetson 生成式 AI 实验室，以供开发者利用最新的开源生成式 AI 模型进行开发。
在训练那些部署在 AMR 上的感知 AI 模型时，合成数据可以发挥关键作用。这一过程在制造业中变得越来越重要。NVIDIA 能够帮助训练 AMR 使用合成数据来检测仓库中的托盘千斤顶。托盘千斤顶通常用于抬起和运输重型托盘。在拥挤的仓库中，AMR 进行检测并避免与托盘千斤顶相撞是很重要的。
从零开始创建一个机器人并非及其困难，使用合适的工具，就能够轻松达到事半功倍的效果。“从 0 到 1 搭建机器人” 系列文章第一篇先从数据标记、模型训练开始，为大家介绍Isaac Sim Replicator和NVIDIA TAO工具套件，前者用于生成合成数据，后者可对合成数据进行训练，为机器人的仿真打下坚实的基础。
系列文章第二篇将带领大家继续学习如何创建虚拟环境，进行机器人的仿真开发与测试。对应使用的工具是NVIDIA Isaac Sim，一款可扩展的机器人仿真应用程序和合成数据生成工具，驱动逼真的、物理准确的虚拟环境。
在此系列第三篇中我们带领大家继续学习如何打造自主机器人，登场的是NVIDIA Jetson和一系列硬件加速 SDK，旨在将 AI 紧密融入基于 NVIDIA Jetson 的自主机器人系统，推动机器人在感知、决策和交互方面迈向更智能化的未来。
作为此系列的最后一篇，我们将视野从之前的“单个”机器人移向“多个”机器人，为大家介绍如何利用 Isaac AMR，为机器人的开发提供最先进的 AI 平台和工作流程，便捷、高效地管理机器人编队，以优化生产力。
来自克罗地亚的 Goran Vuksic 在现实世界中制造出了《星球大战》中的维修机器人（Pit Droid）。他使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发者套件作为机器人的大脑，让这个身高不到四英尺、眼睛只有一个简单网络摄像头的机器人能够识别物体，并将头部转向物体。
文章出处：【微信号：NVIDIA-Enterprise，微信公众号：NVIDIA英伟达企业解决方案】欢迎添加关注！文章转载请注明出处。
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地图参考系中的位置后，自动规划出通往地图参考系中某个目标位置路径并沿着该路径到达目标位置点的能力，是移动
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也是一种设备，它主要内容是完成一个制造的其中一个功能。 制造一个产品，可以分为几个部件。和装配几个部件。 一个部件，可以是一个模具。或者由
模型要具备齿轮，导轨几种基本的运动原理。 要分辨基本图形，视觉模型要能分辨圆形，方形和三角形。 有了这两点，
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OpenHarmony语言基础类库【@ohos.util.LightWeightMap (非线性容器LightWeightMap)】
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