NVIDIA Isaac
Mit Isaac Sim und Isaac ROS simulieren wir Roboter und Umgebungen photorealistisch, erzeugen synthetische Trainingsdaten und beschleunigen Wahrnehmung und Inferenz auf GPU-Hardware.
Digitale Zwillinge für sicheres Training
Bevor eine Policy auf echter Hardware läuft, testen wir sie in Isaac Sim – physikalisch korrekt, photorealistisch und beliebig oft wiederholbar. Domain Randomization sorgt dafür, dass die in Simulation trainierten Modelle auch in der realen Welt robust funktionieren.
- Aufbau digitaler Zwillinge von Robotern und Arbeitsumgebungen
- Domain Randomization für robusten Sim-to-Real-Transfer
- Parallelisiertes Training in Isaac Lab / Isaac Gym
- Physikalisch korrekte Sensorsimulation (Kamera, LiDAR, Tiefe)
Isaac ROS für Echtzeit-Perception
Isaac ROS bringt GPU-beschleunigte Wahrnehmung direkt in den ROS-2-Stack – von Objekterkennung über visuelle Odometrie bis zur 3D-Rekonstruktion. Wir integrieren diese Module passgenau in Ihre bestehende Systemarchitektur.
- GPU-beschleunigte Perception-Pipelines (NITROS)
- Visuelle Odometrie und SLAM auf Jetson- und Server-Hardware
- Integration synthetischer und realer Trainingsdaten
Wo Isaac den Unterschied macht
Sim-to-Real-Training
Policies, die in Simulation trainiert wurden und ohne aufwendiges Re-Training auf echter Hardware laufen.
Synthetische Datensätze
Große, exakt gelabelte Datenmengen für Szenarien, die real kaum oder nur riskant erfassbar sind.
Beschleunigte Perception
Echtzeitfähige Wahrnehmung auch auf eingebetteter Hardware wie NVIDIA Jetson.
Simulation als Beschleuniger für Ihr Robotik-Projekt
Wir zeigen Ihnen, wie ein Isaac-basierter Trainingsworkflow für Ihren Use Case aussehen kann.
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