A Nvidia lançou uma nova plataforma para a próxima geração de frotas de robôs móveis autônomos (AMR, na sigla em inglês) com mapeamento avançado, autonomia e simulação, que em breve estará disponível para os primeiros clientes.

O Isaac AMR é uma plataforma para simular, validar, implantar, otimizar e gerenciar frotas de robôs móveis autônomos. Ele inclui serviços de software edge-to-cloud, computação e um conjunto de sensores de referência e hardware de robô para acelerar o desenvolvimento e a implantação de AMRs, reduzindo custos e tempo de lançamento no mercado.

A plataforma foi desenvolvida com base na arquitetura de referência Nvidia Nova Orin, que é o cérebro e os olhos do Isaac AMR. Ele integra vários sensores, incluindo câmeras estéreo, câmeras fisheye, lidars 2D e 3D com o sistema em módulo Nvidia Jetson AGX Orin. O hardware do robô de referência vem com o Nova Orin pré-integrado.

O conjunto de sensores sincronizados e calibrados oferece diversidade e redundância de sensores para percepção e mapeamento 3D em tempo real. As ferramentas nativas da nuvem para registro, upload e reprodução facilitam a depuração, a criação de mapas, o treinamento e a análise.

O Isaac AMR acelera o mapeamento e a compreensão semântica de grandes ambientes, vinculando-se ao serviço baseado em nuvem do DeepMap para ajudar a acelerar o mapeamento de robôs de grandes instalações de semanas a dias, oferecendo precisão em nível de centímetro sem a necessidade de uma equipe de técnicos. Ele pode gerar mapas 3D avançados, que podem ser usados ​​para criar mapas de ocupação e mapas semânticos para vários tipos de AMRs.

Além disso, o Isaac AMR reduz o tempo de desenvolvimento e implantação de robôs em ambientes grandes, altamente dinâmicos e não estruturados com autonomia possibilitada pela navegação multimodal com otimização de frota baseada em nuvem usando o software Nvidia cuOpt.

O Isaac AMR simplifica as operações aproveitando a simulação baseada em física do Isaac Sim, desenvolvida pela Nvidia Omniverse, uma plataforma aberta de desenvolvimento para digitalização industrial. Isso pode dar vida aos gêmeos digitais, para que o aplicativo do robô possa ser desenvolvido, testado e personalizado para cada cliente antes de ser implantado no mundo físico. Isso reduz significativamente o custo operacional e a complexidade da implantação de AMRs.

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