Building a robot’s training environment is often the most tedious part of the development cycle. Engineers must create 3D assets, design obstacle courses, and set up complex physics parameters.
Создание среды обучения робота часто является самой утомительной частью цикла разработки. Инженерам приходится создавать 3D‑активы, проектировать полосу препятствий и настраивать сложные физические параметры.
New workflows are delegating this scaffolding to AI agents. This allows developers to move from a simple text prompt to a fully functional training environment with much less manual labor.
Новые рабочие процессы передают эту подготовку ИИ‑агентам. Это позволяет разработчикам перейти от простого текстового запроса к полностью функциональной среде обучения с гораздо меньшими затратами ручного труда.
How do AI agents automate environment creation?
Как ИИ‑агенты автоматизируют создание окружения?
The process begins with a text prompt describing the desired task. Agents like Hermes and Nemotron 3.5 Bolt translate these prompts into detailed, step-by-step project plans [S1, S5]. These plans outline research, asset identification, and execution stages [1].
Процесс начинается с текстового запроса, описывающего требуемую задачу. Агентам, таким как Hermes и Nemotron 3.5 Bolt, переводят эти запросы в подробные пошаговые планы проекта [S1, S5]. Эти планы описывают этапы исследования, идентификации активов и выполнения [1].
Once a plan is established, an agent named Astra handles the heavy lifting of asset creation [S1, S5]. Astra uses cloud image editing to refine visual references [S1, S5].
После того как план сформирован, агент под названием Astra берёт на себя тяжёлую работу по созданию активов [S1, S5]. Astra использует облачное редактирование изображений для уточнения визуальных референсов [S1, S5].
It then programmatically drives FreeCAD to build geometry and Blender to apply materials [S1, S5]. This allows for the creation of editable models and USD assets ready for simulation [1].
Затем она программно управляет FreeCAD для построения геометрии и Blender для применения материалов [S1, S5]. Это позволяет создавать редактируемые модели и USD‑активы, готовые к симуляции [1].
Why is physical accuracy necessary for navigation?
Почему физическая точность необходима для навигации?
A robot must do more than just execute a walking policy. It needs to perceive its surroundings and maintain balance while navigating obstacles [1].
Роботу нужно делать больше, чем просто выполнять политику ходьбы. Он должен воспринимать окружение и сохранять равновесие при перемещении по препятствиям [1].
This requires a simulation that accurately models how a robot interacts with its world [1]. NVIDIA Isaac Sim provides the rendering and sensor simulation needed for this perception [1].
Для этого требуется симуляция, точно моделирующая взаимодействие робота с окружающим миром [1]. NVIDIA Isaac Sim обеспечивает рендеринг и симуляцию датчиков, необходимые для такого восприятия [1].
Meanwhile, the Newton physics engine models the robot’s movement and balance [S1, S5]. This setup allows the robot to learn how to adjust its actions when its path is blocked [1].
Тем временем физический движок Newton моделирует движение и баланс робота [S1, S5]. Такая конфигурация позволяет роботу учиться корректировать действия, когда путь заблокирован [1].
How is training scaled for complex tasks?
Как масштабировать обучение для сложных задач?
Training a robot to handle diverse terrain requires massive amounts of data. Isaac Lab provides the framework for reinforcement learning at scale [1].
Обучение робота работе с разнообразным рельефом требует огромного объёма данных. Isaac Lab предоставляет фреймворк для масштабного обучения с подкреплением [1].
This framework allows for the use of 4,096 parallel environments [S1, S3, S5]. Such large-scale training can run on high-performance hardware, such as an NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition GPU [S1, S3].
Этот фреймворк позволяет использовать 4 096 параллельных сред [S1, S3, S5]. Обучение в таком масштабе может выполняться на высокопроизводительном оборудовании, например GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition [S1, S3].
The robot uses specific inputs, such as head-camera depth and its own state observations, to learn locomotion policies [S1, S3]. This scale helps the robot master movement through constrained spaces and over uneven surfaces [S1, S3].
Робот использует специфические входные данные, такие как глубина с камеры на голове и собственные наблюдения состояния, для обучения политикам локомоции [S1, S3]. Такой масштаб помогает роботу освоить перемещение в ограниченных пространствах и по неровным поверхностям [S1, S3].
How do developers prepare for real-world deployment?
Как разработчики готовятся к развертыванию в реальном мире?
Moving a policy from simulation to a physical robot is difficult because of the gap between simulated and real-world behavior [3]. Differences in physics and sensor noise can cause failures during deployment [3].
Перенос политики из симуляции на физический робот сложен из‑за разрыва между поведением в симуляции и в реальном мире [3]. Различия в физике и шуме датчиков могут приводить к сбоям при развертывании [3].
To address this, developers use domain randomization of physical parameters [3]. They also utilize Better Actuator Models (BAM) to simulate real-world mechanical behaviors [3].
Для решения этой проблемы разработчики используют рандомизацию физических параметров [3]. Они также применяют Better Actuator Models (BAM) для симуляции реальных механических поведений [3].
BAM models account for command delays, mechanical backlash, and voltage drops as motors draw power [3]. Matching these simulated settings to real robot measurements helps ensure the robot performs reliably once it leaves the simulator [3].
Модели BAM учитывают задержки команд, механический люфт и падения напряжения при работе моторов [3]. Согласование этих симулированных настроек с измерениями реального робота помогает обеспечить надёжную работу робота после выхода из симулятора [3].
If you are looking to accelerate your own robotics pipeline, you can explore the SimReady Central Library, which offers more than 2,000 simulation-ready OpenUSD assets [3].
Если вы хотите ускорить собственный конвейер робототехники, можете изучить библиотеку SimReady Central, которая предлагает более 2 000 готовых к симуляции OpenUSD‑активов [3].
Sources
Источники
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation
- NVIDIA Shows AI Agents Building a Simulation to Train the Microduck Robot
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk…
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation
- From Simulation to Production: How to Build Robots With AI - NVIDIA Blog
- From Prompt to Walking Robot With NVIDIA RTX Spark
- AI Robotics Platform, Tools & Simulation | NVIDIA
- Using AI Agents to Teach Robots Like Microduck to Walk in Simulation
