机器人开发基础课程

探索自主机器人系统，了解传感、感知、地图构建、定位、导航和控制的关键组成部分。

探索 NVIDIA Cosmos™ 平台，包括生成式世界基础模型（WFM）、先进的标记器（tokenizers）、护栏机制（guardrails），以及加速数据加工和精选流程，助力提升物理人工智能的开发效率。

加速 OpenUSD 工作流，面向开发者和从事 3D 相关专业人员的免费课程。

学习构建和控制配备传感器并集成 ROS2 的简单原型机器人，了解 Isaac Sim 基础知识。

在 Isaac Sim 中导入并模拟使用 URDF（统一机器人描述格式）的机器人，配置控制接口与传感器，亲手体验机器人资产的搭建过程。

使用合成数据生成 (SDG) 来训练和部署动态机器人任务的感知模型。分析感知模型的作用，使用仿真进行 SDG，应用领域随机化技术，评估训练模型的有效性。

学习软件在环  (SIL) 的基本概念、优势，以及如何结合 Isaac Sim 和 ROS 2 应用于机器人开发。

利用硬件在环 (HIL) 技术，结合仿真环境、ROS 2 集成与合成数据生成，将机器人从虚拟仿真过渡到真实世界部署。

学习使用由NVIDIA Isaac Sim 提供支持的 Scaled Foundations GRID 平台，掌握端到端机器人开发流程。

学习如何使用 NVIDIA Isaac Sim 的工具集生成高保真运动数据，训练和评估移动机器人。

此技术解析课程将介绍机器人学习和 Isaac Lab 的功能。

探讨机器人学习从仿真到现实世界的最佳实践和开发。了解机器人强化学习的挑战，包括“现实差距” (Reality Gap) 的概念及特征。我们将描述各种弥合现实差距的技术，并评估在机器人学习中利用特权信息的策略。

学习基于机器人操作系统 (ROS) 构建的机器人开发框架 Isaac ROS 的基础知识。

动手实操探索如何结合生成式AI与GPU加速的ROS 2软件包，实时提升机器人任务处理性能。