NVIDIA Isaac GR00T N1部署以及程序教程

最新推荐文章于 2025-04-16 17:48:05 发布
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分类专栏： 仅仅我可见 文章标签： angular.js javascript 单片机 嵌入式硬件
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1，NVIDIA Isaac GR00T N1 入门教程（一） 人形机器人多模态大语言模型
https://blog.youkuaiyun.com/2506_90492529/article/details/146462939?spm=1001.2014.3001.5502
2.NVIDIA Isaac GR00T N1 人形机器人强化学习入门教程（二）详细步骤
https://blog.youkuaiyun.com/2506_90492529/article/details/146463298?spm=1001.2014.3001.5502

NVIDIA Isaac GR00T N1 人形机器人强化学习入门教程（二）详细步骤
2506_90492529的博客
03-25 1628
LeRobot 格式 1.1 加载数据集 要加载数据集，我们需要定义以下 3 项内容： 在数据中显示图像帧 我们还可以对 LeRobotSingleDataset 类中的数据进行一系列转换。下面展示了如何对数据进行转换。 现在看看应用转换后的数据有何不同。 例如，对状态和操作进行规范化和串联，对视频图像进行裁剪、调整大小和颜色抖动。 二、GR00T 推断 本教程介绍如何使用 GR00
NVIDIA Isaac GR00T N1 入门教程（一） 人形机器人多模态大语言模型
2506_90492529的博客
03-24 1601
英伟达™ Isaac GR00T N1 是世界上首个用于通用仿人机器人推理和技能的开放式基础模型。该跨体模型采用多模态输入（包括语言和图像）在不同环境中执行操作任务。GR00T N1 在一个庞大的仿人机器人数据集上进行训练，该数据集包括真实捕获数据、使用英伟达 Isaac GR00T Blueprint 组件生成的合成数据（神经生成轨迹示例）以及互联网规模的视频数据。通过后期训练，它可以适应特定的应用、任务和环境。
NVIDIA Isaac GR00T 项目使用教程
gitblog_00650的博客
03-29 725
NVIDIA Isaac GR00T 项目使用教程 Isaac-GR00T NVIDIA Isaac GR00T N1 is the world's first open foundation model for generalized humanoid robot reasoning and skills. ...
NVIDIA Isaac GR00T N1 - 世界首个通用人形机器人基础模型实战
古月居
04-12 752
NVIDIA Isaac GR00T N1是全球首个用于通用人形机器人推理和技能的开源基础模型。这种跨实体模型可以接收多模态输入，包括语言和图像，以在各种环境中执行操作任务。GR00T的名称源自"Generalized Robot Operations and Telemetry"，代表着其通用化的操作能力和遥测数据处理能力。
NVIDIA Isaac GR00T N1：世界首个开源通用人形机器人基础模型
专注于人工智能领域的小何尚
03-19 2136
NVIDIA Isaac GR00T N1是一个跨实施模型，可以接收多模态输入（包括语言和图像），用于在各种环境中执行操作任务。该模型基于广泛的人形数据集进行训练，这些数据集包括真实捕获的数据、使用NVIDIA Isaac GR00T Blueprint组件生成的合成数据以及互联网规模的视频数据。GR00T N1的特点在于它可以通过后期训练适应特定的实施方式、任务和环境。这意味着研究人员可以将这个基础模型应用到各种不同的机器人平台上，并针对特定任务进行微调，大大降低了开发复杂机器人应用的门槛。实施标签。
GR00T N1——英伟达开源的通用人形VLA：VLM Eagle-2慢思考、DiT快反应，且可类似LAPA利用海量的无标注视频做训练
结构之法 算法之道
03-20 6435
就在今天3.19日的凌晨，英伟达发布的GR00T N1还是很有含金量的(上午已有好几个朋友私我了)，由此可以看到很多相关工作的影子，比如helix π0 LAPA，具体而言，其具有双系统架构至于昨晚计划的fourier-lerobot对idp3的封装解读，则作为这两天的第二篇顺便说个事，随着我司「七月在线」接的B端大客户具身订单越来越多了，非常缺人。
GR00T N1：通用人形VLA模型——从“数据孤岛”到“数据金字塔”的破局之路
Python_cocola的博客
04-10 1158
通用人形机器人被视为具身智能的终极形态，但其发展长期受困于“数据孤岛”难题——不同硬件平台、任务场景和传感器差异导致机器人数据碎片化。此外，相比于机械臂，人形机器人的数据采集更耗时费力，且存在较高损坏风险，真机数据采集代价极高。缺少大规模、高质量的人形机器人数据，难以支撑大规模模型训练，使得人形VLA发展变得遥不可及。在英伟达GTC大会上最新开源的模型，以“数据金字塔”策略破局，通过融合人类行为视频、合成轨迹与真实机器人数据，构建了首个支持跨具身（Cross-Embodiment）的人形VLA基础模型。
GR00T N1：全球首个开源人形机器人基座模型！双系统架构解锁通用操作
士多啤梨先生の博客
03-19 959
GR00T N1 是英伟达推出的全球首个开源人形机器人基础模型，基于多模态输入和双系统架构，能够执行复杂操作任务，适用于物流、制造、零售等多个领域。
NVIDIA GTC 2025 的技术突破与行业影响
码事漫谈
03-19 1070
NVIDIA 在 GTC 2025 上的公告展示了其在 AI 计算领域的领导力，从硬件创新到软件优化，再到新应用领域的扩展，NVIDIA 正在塑造 AI 未来的方向。DeepSeek 是一家中国 AI 公司，以其高效、低成本的 AI 模型（如 DeepSeek R1）闻名，其训练成本低至约 500 万美元，挑战了传统高成本模型的范式。此外，NVIDIA 推出了 Halos，这是一个综合的安全系统，集成 NVIDIA 的汽车硬件、软件和 AI 研究，确保自动驾驶车辆的安全性，相关详情见 NVIDIA 博客。
RFM EP04：Pi0 vs Helix vs GO-1三类VLA模型框架对比解析
强化学习曾小健
03-25 608
DIT（DiT），因为 DiT 一般特指的是 Meta 提出的那个特定的 Transformer 架构，这里的模型虽然也是基于 Transformer 架构的 diffusion 模型，但与 DiT 并不相同。VLA具备一定的零样本（Zero-Shot）输出能力，图中所描述的情况一般适用于训练中已经见过的任务（即 in-distribution tasks），但实际上，基于 VLM 训练出来的策略通常具备一定的泛化能力，可以推广到训练过程中未见过的物体，体现出一定的 zero-shot 能力。
如何从0搭建具身智能Lerobot SO-ARM100机械臂并完成自定义抓取任务
m0_53134931的博客
01-07 4104
从0搭建具身智能机械臂免费教程来啦！！！！
GR00T N1：通才人形机器人的开放基础模型（下）
yorkhunter的博客
03-28 853
25年3月来自Nvidia的论文“GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots”。 通用机器人需要多功能的身体和聪明的头脑。人形机器人的最新进展显示出作为在人类世界中构建通才自主性硬件平台的巨大潜力。在大量多样化数据源上训练的机器人基础模型，对于使机器人能够推理新情况、稳健地处理现实世界的变化以及快速学习新任务至关重要。为此，Nvidia推出 GR00T N1，一种人形机器人的开放式基础模型。GR00T N1 是一种具有双
【2025具身智能大模型·系列4】GR00T N1 ：英伟达推出全球首个开源通用人形机器人基础模型
寻道AI，探索AI无限可能！
04-02 1933
随着人工智能和机器人技术的飞速发展，人形机器人的开发逐渐成为研究和应用的热点。人形机器人不仅在工业自动化、服务机器人等领域具有巨大潜力，还在学术研究中为探索智能体的感知、决策和行动提供了重要平台。英伟达（NVIDIA）在2025年3月18日的GTC大会上发布了全球首个开源通用人形机器人基础模型——GR00T N1。这一模型的发布标志着人形机器人开发进入了一个新的阶段，为全球开发者提供了一个强大的工具，加速了通用机器人技术的发展。
GR00T N1：面向通用类人机器人的开放基础模型
最新发布
qq_33673253的博客
04-16 1158
通用型机器人需要具备多功能的身体和智能的大脑。近年来，类人机器人的发展在构建人类世界中的通用自主性硬件平台方面展现出巨大潜力。一个经过大量多样化数据源训练的机器人基础模型，对于使机器人能够推理新情况、稳健处理现实世界的多变性以及快速学习新任务至关重要。为此，我们推出了GR00T N1，这是一个面向类人机器人的开放基础模型。GR00T N1是一个视觉-语言-行动（VLA）模型，采用双系统架构。视觉-语言模块（系统2）通过视觉和语言指令解释环境。随后的扩散变换器模块（系统1）实时生成流畅的运动动作。
论文速报《GR00T N1: 一个通用人形机器人的开放基础模型》
lovely_yoshino的博客
03-24 6026
NVIDIA近期发布的GR00T N1模型是其在具身智能领域的重要进展。该模型的核心目标是充分利用多种来源的数据，包括人类视频、仿真数据、不同构型机器人的真实操作数据以及通过视频生成技术获得的合成数据。通过这种方式，GR00T N1旨在解决具身智能所面临的数据稀缺和多样性不足的问题，从而提升机器人在复杂环境中的操作能力。图1：机器人基础模型训练的数据金字塔。GR00T N1的异构训练语料库可以表示为一个金字塔：从底部到顶部，数据量逐渐减少，而具体化程度逐渐增加。
英伟达最新！GR00T N1：面向通用人形机器人的开源基础模型~
CV_Autobot的博客
03-25 388
这表明 GR00T N1 模型在实际的类人机器人操作场景中，相较于扩散策略基线模型，能够更可靠地完成任务，同时也体现了该模型在数据稀缺条件下良好的学习能力和适应性，即不需要大量的真实世界数据就能取得较好的任务执行效果。在后训练中，还探索了使用神经轨迹增强数据的方法，为每个下游任务生成神经轨迹，并根据任务需求调整视频模型生成多视图或长视野轨迹，以提高模型在低数据场景下的学习能力。预训练：在预训练阶段，模型在多种来源的数据上进行训练，包括标注的视频数据集、合成生成的数据集和真实机器人轨迹。
加速通用人形机器人的开发：NVIDIA Isaac GR00T N1
zengxiaojian2的博客
04-04 823
由于需要大量特定于任务的数据、高昂的计算成本，且模型的泛化能力有限，针对每一个新的任务和环境，从零开始训练这些模型是一个非常繁琐的过程。通过结合这些多样化的数据并使用诸如潜在动作训练等技术，机器人可以从大规模、未标记的人类视频数据中学习而无需监督，从而形成一种强大的策略，增强机器人训练，提高 GR00T N1 的性能和适应性。与扩散策略基线相比，Isaac GR00T N1 模型展示了更平滑和流畅的运动，以及在抓取精度上的显著提高，特别是在使用较小的后训练数据集进行微调时。
Nvidia Isaac Sim介绍 入门教程 2024 8
01-21
### Nvidia Isaac Sim 2024入门教程 #### 安装与设置环境 为了开始使用Nvidia Isaac Sim 2024版，首先需要确保计算机满足最低硬件要求并安装必要的软件依赖项。建议的操作系统为Ubuntu 20.04 LTS或更高版本，并且推荐配备支持CUDA的GPU以加速仿真性能[^1]。 完成上述准备工作之后，可以从[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/)下载Isaac Sim 4.0及其后续更新版本。此过程通常涉及注册开发者账号以及同意服务条款。一旦获取到安装文件，按照官方文档指示逐步执行安装命令即可成功部署Isaac Sim环境。 ```bash # 更新包列表并安装依赖库 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \ build-essential \ cmake \ git \ libgl1-mesa-dev \ libglfw3-dev \ python3-pip ``` #### 创建首个机器人模拟场景 启动Isaac Sim应用程序后，默认会进入Omniverse界面，在这里可以创建新的项目或者打开已有模板来快速上手。对于初学者来说，选择预设好的机器人模型（如Unitree Go2）作为起点是非常有帮助的选择之一[^2]。 在编辑器内调整机器人的物理属性、传感器配置以及其他参数设定之前，先熟悉下工具栏上的基本操作按钮，比如视角切换、物体移动等基础交互方式。这些技能有助于更高效地搭建复杂的实验环境。 #### 编写自定义行为逻辑 除了图形化设计之外，编写Python脚本来实现特定任务也是不可或缺的一部分。利用内置API接口可以直接操控虚拟世界里的对象动作序列或是响应外部输入事件触发相应反馈机制。下面给出一段简单的例子用于让机器人沿直线行走： ```python from omni.isaac.kit import SimulationApp simulation_app = SimulationApp({"headless": False}) import numpy as np from omni.isaac.dynamic_control import _dynamic_control dc = _dynamic_control.acquire_dynamic_control_interface() # 获取目标Actor句柄 actor_handle = dc.get_actor("/World/Go2") for i in range(100): # 循环次数可以根据实际需求修改 position = dc.get_rigid_body_pose(actor_handle).p new_position = [position.x + 0.1 * i, position.y, position.z] target_transform = _dynamic_control.Transform() target_transform.p = _dynamic_control.Vector3(new_position) dc.wake_up_actor(actor_handle) dc.set_rigid_body_pose(actor_handle, target_transform) simulation_app.close() ``` #### 测试与优化 最后一步就是反复测试所编写的程序效果如何，并不断迭代改进直至达到预期目的为止。在这个过程中可能会遇到各种各样的挑战，例如运动学计算错误或者是感知算法失效等问题都需要耐心排查解决办法。
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