تحويل فكرة محاكاة إلى تطبيق عامل يعني تجميع الأصول، وربط الفيزياء والعرض المرئي، والتحقق من أن المشهد يتصرف كما هو مقصود. يجمع المطورون بين نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة و مكتبات NVIDIA Omniverse للمساعدة في تنفيذ ذلك العمل — لبناء تطبيقات لاستكشاف السيناريوهات، والتحقيق في الإخفاقات، وتحسين التصاميم.
يوجّه المطورون وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تعليمات باللغة الطبيعية، ويراجعون النتائج ويقودون التغييرات. توفر مكتبات Omniverse قدرات محاكاة فيزياء وعرض مرئي وحساسات مسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات.
استكشف المشاريع أدناه لترى نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل GPT-6 Astra في العمل، وعُد لاحقًا لمشاهدة أمثلة جديدة من فرق NVIDIA والمطورين في مختلف أنحاء المنظومة.
بناء محاكي بشري الآلة لبيئة مستودع
استكشاف تحكم مبني على الفيزياء وقائم على الألعاب لروبوت بشري الآلة بمنظور الشخص الأول والشخص الثالث.
قبل أتمتة مهام المستودعات، يحتاج المطورون إلى بيئة محاكاة تفاعلية لاستكشاف سلوك المهام وتقييم كيفية إنجاز العمل. استخدم فرانك ديليز، مدير منتج Omniverse في NVIDIA، الأداة Astra لتحويل SimReady لمستودع وروبوت بشري الآلة إلى محاكي تفاعلي بمنظوري الشخص الأول والشخص الثالث.
وجّه ديليز Astra لربط مكتبات NVIDIA Omniverse للفيزياء (ovphysx)، وتحديثات المشهد (ovstage)، والعرض المرئي (ovrtx) وواجهة المستخدم (ovui). كما استخدم Astra مع SimReady (simready-foundation) لإنشاء المشهد الفيزيائي في المحاكاة. ثم أنشأت Astra كود الرسوم المتحركة والتطبيق لجمع تلك القدرات معًا.
تعرّف على كيفية تجهيز والتحقق من أصول روبوتات SimReady باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة ومكتبات NVIDIA Omniverse.
ربط سير عمل اختبار القيادة الذاتية
يمكن أن يؤثر تغيير المشهد أو الحساس أو نموذج القيادة بشكل كبير على محاكاة المركبات ذاتية القيادة. طلب دووب كيم، مدير في فريق تقنية المحاكاة في NVIDIA، من Astra بناء Zero to Alpamayo — بيئة محاكاة قابلة لإعادة الاستخدام مبنية على شارع ماركت في سان فرانسيسكو.
وجّه كيم Astra لتخطيط سير العمل، ثم ربط إنشاء الأصول وحركة المرور, محاكاة مستشعرات Omniverse RTX و القيادة Alpamayo على مراحل، مع فحص كل تكامل. وكان النموذج الأولي الناتج ساحة اختبار لمقارنة النماذج وتتبع كيف تؤثر التغييرات في المشهد أو المستشعر على سلوك القيادة اللاحق. وفي تجربة منفصلة على Cosmos3-Nano تم تنويع الطقس والإضاءة في مقاطع محاكاة مسجلة، مما سمح لكيم بمقارنة استجابات نموذج القيادة للسيناريو نفسه في ظروف مختلفة.
استخدم اختلافات المستشعرات لإنشاء التوائم الرقمية وتحسينها
تمنح مقارنة مخرجات الكاميرا والليدار المسجلة والمحاكاة المطورين ملاحظات قائمة على مؤشرات الأداء الرئيسية لتحسين المشهد.
لاختبار الروبوتات والمركبات ذاتية القيادة، يحتاج المطورون إلى معرفة مدى تطابق المستشعرات المحاكاة مع الحقيقية. وقد كلفة آشلي ريد، التي تعمل على التحقق من صحة مستشعرات RTX في NVIDIA، وكلاء Astra وClaude Fable 5 بمقارنة مخرجات ovrtx للكاميرا والليدار الخام مع البيانات المسجلة. وأنشأ الوكلاء توأمين رقميين من الصفر وحسّن توأمين موجودين.
على مدى نحو ثلاثة أيام، وجّهت ريد سير عمل تكرارياً قاس فيه الوكلاء الفروقات، وأنشأوا مشاهد OpenUSD أو عدّلوها، وتحققوا من النتائج. وتناولت التغييرات الأجسام والأشكال الهندسية والمواد الناقصة، مع اعتماد القبول على مقاييس الكاميرا والليدار. وهذا يمنح المطورين وسيلة لاستخدام الفروقات المقاسة لتوجيه إنشاء المشاهد وتحسينها.
ابدأ بعرض مشهد OpenUSD باستخدام مثال ovrtx البسيط بلغة Python، ثم عرّف قياس مستشعر للمقارنة مع البيانات المسجّلة.
أولمبياد الروبوتات: اختبار مهارات الروبوتات عبر المحاكاة
تعليم الروبوتات حركات جديدة يعني التحقق مما إذا كانت تلك الأفعال تعمل في ظل القيود الفيزيائية. استخدم تاي كيم، الذي يقود هندسة ومنتجات NVIDIA Omniverse، مقاطع فيديو رياضية وتعليمات بلغة طبيعية لتوجيه Astra في بناء Robo Olympics، وهو مشروع تجريبي يختبر روبوتات Unitree G1 البشرية المحاكاة وهي تؤدي حركات رياضية.
تحت إشراف كيم، بنى Astra وحدات تحكم وحسّنها من خلال تجارب فيزيائية. محرك Newton الفيزيائي حاكى السلوك، وأطار العمل مفتوح المصدر NVIDIA Warp سارّع الحسابات، و ovrtx عرض المشاهد وصور الكاميرا الافتراضية. في تجربة واحدة، تجاوز الروبوت حاجزًا واحدًا في 64 من أصل 100 محاولة محاكاة. ومنحت هذه التجارب كيم ملاحظات لتحسين توقيت الروبوت وتحكمه.
شاهد كيم يستكشف بناء المحاكاات مع Astra ومكتبات NVIDIA Omniverse.
اختبار تفكيك الروبوتات باستخدام التصميم بمساعدة الحاسوب والمحاكاة
قبل أن يتمكن الروبوت من تفكيك منتج، يحتاج المطوّرون إلى معرفة ما إذا كانت أدواته قادرة على الوصول إلى الأجزاء وإزالتها. وجّه ينس جيبنس، مدير المنتج الأول لـ OpenUSD في NVIDIA، Astra لنمذجة نظام تعليق سيارة في PTC Onshape وتهيئته في NVIDIA Isaac Sim.
ومع Astra، استكشف جيبنس التصميم بمساعدة الحاسوب وتعديلات الأدوات للروبوتات المستندة إلى المحاكاة. قاس الوكيل المساحة المتاحة وصمّم مفتاح ربط يمكن للروبوت استخدامه للوصول إلى براغي نظام التعليق. أبلغ جيبنس عن نجاح إزالة أحد مكونات نظام التعليق في المحاكاة. وهذا يربط قرارات التصميم والأدوات بنتائج التفكيك، ويقدم نقطة بداية لتدريب سياسات الروبوت.
استكشف دليل مستورد Onshape.
أحضر محطة الفضاء الدولية إلى المتصفح
تحويل نماذج 3D إلى تطبيق يتطلب ربط الأصول والبيانات الحية وواجهة المستخدم. طلب نيك جونز، مدير هندسة في NVIDIA، من Astra تجميع أصول NASA في OpenUSD لمحطة الفضاء الدولية مع بيانات تتبع عن بُعد. بنى جونز التطبيق بطلب واحد، ثم استخدم طلبًا لاحقًا لنقل المشهد إلى الجانب النهاري للأرض حتى يصبح الكوكب مرئيًا.
استخدم سير العمل برنامج Blender لإعداد الأصول و مكتبات Omniverse للعرض (ovrtx)، ومحرّك تشغيل المشهد (ovstage) والبث المباشر (ovstream). يُدخل التطبيق النماذج ثلاثية الأبعاد (3D) والبيانات التشغيلية إلى المتصفح، مع توجيه جونز لتطويره من خلال المطالبات والتصحيحات.
جرِّب مهارة Omniverse Real-Time Viewer.
حوِّل الغرف الملتقطة إلى بيئات اختبار
تحتاج الغرفة المعاد بناؤها رقمياً إلى كائنات قابلة للتحرير وسلوك فيزيائي دقيق قبل أن يتمكن المطوّرون من اختبار التفاعلات. وجّه تشيراغ ماجيثيا، من فريق تطبيقات هندسة Isaac في NVIDIA، أداة Astra لتحويل لقطات الكاميرا المجسمة إلى OpenUSD استوديو قابل للتحرير.
جمعت سير العمل بين PyCuSFM وFoundationStereo وnvblox لإعادة البناء، مع توجيه مراجعة المستخدم لاختيار الكائنات ووضعها. ركّبت Astra الأصول المولّدة والمنشأة عبر Blender واستخدمت وكلاء محتوى USD Content Agents لتهيئة كيفية تحرّك الكائنات وتفاعلها في المحاكاة. ووجّهت اختبارات Isaac Sim مراجعات الاصطدام والتماس للأبواب والأدراج. يربط الاستوديو الهندسة الملتقطة باختبار التفاعل، ما يسهّل فحص الفجوات وسلوك الكائنات.
استكشف وكلاء محتوى USD Content Agents.
لديك فكرة محاكاة؟ استكشف مكتبات NVIDIA Omniverse للبدء في البناء باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي.