[機器人虛實整合課程] 使用 NVIDIA Isaac 將 SO-101 機器人從模擬環境訓練到實際應用
課程介紹
本課程的核心任務是訓練並部署一個視覺-語言-動作(VLA)模型,控制一個 SO-101 機器手臂執行開放性的非結構化任務:將試管精準地放入架子中。 學員將經歷「模擬訓練」到「實體驗證」的完整工作流程,並學習如何解決 Sim-to-Real Gap(模擬與現實的差距) 這一核心技術挑戰。![]() |
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? 版本說明:本課程參考 NVIDIA DLI [Train an SO-101 Robot From Sim-to-Real With NVIDIA Isaac] 課程,相關資訊皆以原廠為準。
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Isaac launchable - Isaac Sim 馬上開工![/caption]
課程定位
- ? 程度:技術 - 中級
- ? 主題:實體 AI / 機器人模擬 / Sim-to-Real
- ? 完課證明:無
- ? 課程先修條件:熟悉機器人基礎概念、Python 程式設計,具備 LeRobot 操作經驗佳
- ? 所需軟體:Python, NVIDIA Isaac Sim, LeRobot 框架
- ? 所需硬體:可執行 NVIDIA Isaac Sim(最低系統規格建議) 的高效能筆記型電腦或工作站(現場亦將提供 SO-101 機器手臂實機供學員進行實體部署測試)
- ? 相關資訊:請參考 DLI 物理 AI 學習路徑
- ? 課程定位:本課程位於 DLI 學習路徑之物理 AI 分類,也歡迎從中找到更多您喜歡的課程
學習目標
- ? 設定 SO-101 機器人數位孿生,進行精確的 Sim-to-Real 實驗校準。
- ? 利用遙控操作來收集訓練資料,並應用領域隨機化技術。
- ? 使用 Isaac GR00T 訓練針對機器人操控的 VLA 模型
- ? 掌握並應用 Co-training、Cosmos 與 SAGE+GapONet 等縮小模態差距策略
課程特色
-
- ? 領先的物理 AI 工作流:從模擬環境(Isaac Sim)出發,完整走完從虛擬訓練到實體部署的工業級流程。
- ? GR00T 模型深度應用:掌握 NVIDIA 最先進的機器人基礎模型,讓機器人理解視覺指令並執行精準動作。
- ? 系統化縮小 Sim-to-Real 差距:不只是理論,更透過 SAGE 與 GapONet 技術,定量測量並修正動力學上的物理誤差。
- ? Cosmos 資料增強:學習利用 NVIDIA Cosmos 平台生成多樣化的模擬資料,解決現實世界資料採集昂貴的問題。
- ? LeRobot 生態系整合:無縫接軌熱門的開源機器人學習框架,確保學員能快速應用於現有硬體專案。
第一天課程表:數位孿生建構與高品質資料採集
| 時間 | 內容摘要 |
|---|---|
| 10:00 – 10:30 | DLI 簡介與 物理 AI 入門 - 簡介 NVIDIA DLI 深度學習學院與主流 AI 工具 - 註冊 NVIDIA 開發者帳號 - 介紹 DLI 的物理 AI 學習路徑 |
| 10:30 – 12:00 | Isaac Sim 與數位孿生 -建構 SO-101 數位孿生場景 - 配置物理屬性與 Actuator 驅動映射 |
| 12:00 – 13:00 | 午餐時間 |
| 13:00 – 14:40 | 遙控操作與資料採集 - 淺談模仿學習 - 在 Isaac Sim 中執行模擬遙控操作 - 採集符合 LeRobot 格式的高品質展示資料 |
| 15:00 – 16:40 | 領域隨機化 (Domain Randomization) - 合成資料生成的必要性 - 實作光影、紋理與物件位置隨機化 - 建立穩健的模擬訓練集 |
| 16:40 – 17:00 | Q&A 與複習 - 回顧本日學習內容並解答問題 |
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模擬中的遠端操作[/caption]
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透過遠端操作進行任務的實際展示[/caption]
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模擬中的遠端操作[/caption]
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透過遠端操作進行任務的實際展示[/caption]
第二天課程表:VLA 模型訓練與實體部署
| 時間 | 內容摘要 |
|---|---|
| 10:00 – 12:00 | GR00T 模型與 Cosmos 增強 - 訓練 Vision-Language-Action (VLA) 模型策略 - 使用 Cosmos 擴增場景多樣性 |
| 12:00 – 13:00 | 午餐時間 |
| 13:00 – 15:20 | 實體部署與差距測量 - 將策略部署至實體 SO-101 機器手臂 - 應用 SAGE+GapONet 測量並縮小動力學差距 |
| 15:30 – 16:30 | 實務探討 - 分享 Sim 2 Real 的差距:感知、執行、物理與建模 |
| 16:30 – 17:00 | 結尾與後續資源 - 更多學習資源分享、完成工作坊問卷調查 |
使用 Cosmos 模型來增強資料[/caption]
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SAGE: Sim to Real Actuation Gap Estimation[/caption]
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