NVIDIA宣布推出Isaac Autonomous Mobile Robot(AMR,自主移動機器人)平台，最佳化調整運作效率並加速AMR部署。Isaac AMR擴大NVIDIA Isaac建立及部署機器人應用程式的能力，將地圖繪製、站點分析及車隊最佳化等功能用於NVIDIA EGX伺服器上。
這類型的工業設施可以與城市裡的街區或體育場一樣大，它們不斷地調整、重新配置或擴大規模以滿足當時的產品需求，同時也要調整自主機器人的路徑規劃和改道動作。從產業規模來看，就算是稍稍調整以取得最佳路線，也能為市值九兆美元的物流業省下數十億美元。
據Interact Analysis 的資料顯示，預估至2025年，部署自主移動機器人的站點將從2020年的9,000個增加至53,000個。而其中一項難題便是快速且自動地發展高精度機器人地圖的能力。Isaac AMR可以在NVIDIA NGC軟體中心及NVIDIA Omniverse平台上使用，起初採用Metropolis和ReOpt，很快將會加入DeepMap和更多NVIDIA的技術。
Isaac AMR使用NVIDIA Omniverse來為即將部署AMR的設施建立數位孿生內容。建立在Omniverse 上的 NVIDIA Isaac Sim可透過高保真物理和感知技術，在數位孿生中模擬機器人車隊、工作人員及其它機器的行為，還能生成用於訓練AI模型的合成資料。Isaac AMR由GPU加速的AI技術與SDK組成，包括 DeepMap、ReOpt 和 Metropolis。這些技術透過NVIDIA Fleet Command，安全地進行協調並提供雲端交付服務。
AMR部署可以存取DeepMap平台的雲端SDK，將機器人繪製大型設施地圖的時間，從原本的數週縮短至幾天的時間，同時還能達到公分等級的精確程度。DeepMap 更新用戶端讓機器人能夠視需求即時更新地圖。而 DeepMap SDK 則是加入語義理解能力，為地圖加上智慧層，機器人便能辨識像素所代表的物體，並知道是否可以朝某一個方向行動，同時還能解決建立室內外地圖的問題。
從地圖上並無法看出環境中的所有內容，而NVIDIA Metropolis 影像分析平台能夠存取部署在工廠或倉庫各處的攝影機和感測器。借助 Metropolis，AMR可以在工廠間獲得更多層次的情境感知，以避開極為壅塞的區域、消除盲點，並提高看到人員和其它 AMR 的程度。Metropolis 預先訓練的模型為針對特定站點需求進行客製化作業，提供一個良好的開端。
NVIDIA ReOpt AI軟體函式庫可用於即時最佳化調整車輛路線規劃和物流，並應用於AMR車隊。企業可以透過使用Isaac Sim的NVIDIA ReOpt模擬多個AMR的互動情況。這些可以在倉庫等環境的數位孿生項目中，快速且準確地進行，還能夠在將機器人部署到生產環境中前，隨著情況變化進行模擬，如此一來便能節省時間和成本。NVIDIA ReOpt能夠按照部分約束條件，動態重新調整一支由各種AMR組成的車隊，以取得最佳化的行進路線。
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責任編輯：傅珮晴、侯品如
