自動化の豊かな歴史で知られる都市オーデンセで最近開催された ROSCon イベントで、NVIDIA とそのパートナーは、ロボット オペレーティング システム (ROS) コミュニティ向けの新しい AI ツールを発表しました。これらのツールには、特にエッジ AI およびロボット工学アプリケーションに NVIDIA Jetson プラットフォームを使用するロボットの機能を強化することを目的とした生成 AI ノードとワークフローが含まれています。生成 AI テクノロジは、ロボットが環境を認識し、人間と対話し、自律的に決定を下す方法を改善するように設計されています。

発表された主要なイノベーションの 1 つは、ROS 2 上に構築され、生成 AI を活用してロボットの推論と動作を進化させる ReMEmbR です。このシステムは、大規模言語モデル、視覚言語モデル、検索拡張生成を統合し、ロボットが長期的な意味記憶を作成して活用できるようにします。これにより、さまざまな環境でのロボットのナビゲーションとインタラクションが向上します。さらに、WhisperTRT ROS 2 ノードが紹介されました。これは、NVIDIA TensorRT を使用して OpenAI の Whisper モデルを最適化し、NVIDIA Jetson デバイスでの低遅延音声認識を実現し、より自然な人間とロボットのコミュニケーションを促進します。

ロボット工学におけるシミュレーションの重要性も強調され、NVIDIA Isaac Sim は AI 対応ロボットの仮想テストの場を提供します。OpenUSD をベースとするこのプラットフォームにより、ROS 開発者はパッケージをシミュレーション環境に接続し、実際の導入前に徹底したテストを行うことができます。NVIDIA Inception プログラムのスタートアップである Foxglove は、統合によって開発者がシミュレーション データをリアルタイムで視覚化およびデバッグできるようになることを実演しました。

さらに、近々リリースされる NVIDIA Isaac ROS 3.2 では、ロボットの認識、操作、周囲のマッピングが大幅に強化される予定です。これには、マニピュレーターの新しいリファレンス ワークフローや、倉庫などの動的環境でのパフォーマンスの向上を目的とした自律移動ロボットのビジュアル SLAM の改善が含まれます。

いくつかのロボット企業が NVIDIA Isaac の高速ライブラリと AI モデルを採用しており、Universal Robots、Miso Robotics、Wheel.me、Main Street Autonomy、Orbbec、LIPS Corporation などがこれらの進歩を自社のプラットフォームに統合しています。Canonical も、ROS 開発者向けに長期サポートを提供する認定 Ubuntu 環境を発表しました。

ROSCon は、Canonical、Ekumen、Foxglove、Intrinsic、Open Navigation、 Siemens、Teradyne Robotics の協力を得て、コミュニティ メンバーとパートナーがワークショップ、講演、デモンストレーションに参加できるプラットフォームを提供しました。このイベントでは、ROS エコシステム内の共同作業と、Open Robotics とその取り組みをサポートする NVIDIA の取り組みが強調されました。詳細情報と最新情報については、ROSCon ページでロボット技術のこれらの開発に関する最新の情報を提供しています。