使用OpenUSD加速机器人开发的3种方法

最新推荐文章于 2025-12-14 06:43:23 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-14 06:43:23 发布 · 586 阅读

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#机器人 #机器人开发 #OpenUSD #仿真技术 #程序那些事 #AIGC #数据分析

数据采集：扩展机器人生态系统

数据采集将各种数据格式转换为OpenUSD，作为进入某机构Isaac Sim和机器人生态系统的网关。

现代机器人项目建立在复杂的不同数据源基础上，包括CAD文件、用于机器人运动学的URDF描述、实时传感器和物联网数据。OpenUSD作为通用聚合器，将这些来源统一为单一连贯格式。

这种统一：

支持高级工作流程，如合成数据生成、机器人算法的软件在环测试，以及在Isaac Sim和某机构Isaac Lab等框架上的强化学习
通过创建通用的USD表示来加速开发，从而简化从设计到AI训练的整个流程

立即应用于您的工作流程：
多个转换器和传感器模型可用于机器人工作流程，包括：

某机构OpenUSD库：包含来自多个制造商的带注释的OpenUSD机器人模型扩展库
某机构虚拟传感器模型：以OpenUSD格式访问工业LiDAR传感器、安全激光扫描仪和视觉传感器的认证数字孪生，准备好用于Isaac Sim中的训练仿真
某机构MuJoCo-USD转换器：将MuJoCo文件转换为具有物理、几何和材质支持的OpenUSD

创建数据管道以自动化MJCF文件到OpenUSD的转换：

pip install mujoco-usd-converter
mujoco_usd_converter /path/to/robot.xml /path/to/usd_robot

数据聚合：扩展到大规模虚拟世界

数据聚合利用OpenUSD的基于层的组合，将来自不同来源的模块化、可重用资产组合成有组织、可扩展且高性能的虚拟世界。

OpenUSD在单个环境中管理数十万个对象，实现大规模机器人仿真，其中机器人车队在真实场景中训练、测试和优化。通过构建模块化、可重用的资产（如仓库货架或工厂机器人），您可以创建无限的环境配置。这加速了AI模型训练，增强了合成数据生成的多样性，并在实际部署中产生更强大、多功能的机器人性能。

立即应用于您的工作流程：

某平台上的物理AI仓库OpenUSD数据集为开发人员提供了近1,000个用于仓库机器人仿真和训练的OpenUSD资产
USD搜索可以帮助您管理大量资产，并使用AI驱动的自然语言或图像查询更快地找到所需内容（即使3D数据是非结构化和未标记的）

开始将资产聚合到无数大型虚拟环境中进行训练。

您可以通过在Python中非破坏性地引用数据集中的资产来自动化场景构建：

from pathlib import Path
from pxr import Usd

def ref_all_dataset_assets(root_dir: Path, stage: Usd.Stage):
    for usd_file in root_path.rglob('*.usd'):
        dir_name = usd_file.parent.name
        file_name = usd_file.stem
        if file_name == dir_name:
            print(f"Found asset entry point: {usd_file}")
            
            # 定义无类型prim
            prim_path = f"/{dir_name}"
            prim = stage.DefinePrim(prim_path)
            
            # 添加对图层的引用
            prim.GetReferences().AddReference(str(usd_file))

了解有关USD搜索API的更多信息。

SimReady：用更广泛的生态系统统一机器人流程

SimReady资产是高保真OpenUSD对象，包含物理精确的属性——材质、运动学和行为——使它们可立即用于真实仿真、机器人技术、AI训练和数字孪生。

使用SimReady资产目录通过避免困扰临时3D模型的碎片化和兼容性问题来简化机器人流程。这种标准化实现了资产互操作性、重用和跨仿真运行时的集成。SimReady资产可立即在OpenUSD驱动的框架（如Isaac Sim）中使用，消除了耗时的资产准备和转换。这使开发人员能够专注于核心增值活动——训练和仿真——同时在每个流程阶段使用正确的工具。

应用于您的工作流程：
某机构提供了广泛的SimReady资产库，针对机器人学习、模仿学习和视频-语言-动作训练方法进行了优化，并与研究基准兼容。借助USD搜索，开发人员可以轻松基于颜色、运动学和物理数据搜索SimReady资产。

通过从某机构库或某机构开源物理AI数据集下载资产，并在某机构Isaac Sim中试用它们来开始使用。

开始使用

OpenUSD代表了机器人开发的范式转变，从分散的、特定于工具的工作流程转向统一、可扩展和可互操作的生态系统。通过掌握数据采集、使用大规模聚合数据集和采用SimReady标准，机器人团队可以加速开发周期，同时构建更强大、可转移的AI系统，为现实世界做好准备。

某机构提供了全面的OpenUSD资源集合来加速您的学习之旅。从自定进度的学习OpenUSD、数字孪生和机器人培训课程开始，这些课程构建了本指南中涵盖的基础技能。

对于准备在机器人职业生涯中迈出下一步的专业人士，OpenUSD开发认证提供了专业级考试，验证您使用OpenUSD构建、维护和优化3D内容管道的专业知识。
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