NVIDIA RTX Sparkでロボット「Micro Duck」をシミュレーションから実機展開まで行うデモ

NVIDIA RTX Spark上でAIエージェントと加速ツールを稼働させ、ロボット「Micro Duck」にコースを見て歩くことを教える一連のワークフローを紹介します。HermesやNeotron、OpenAIのGPT6 Astra、CUDA X対応ツールを用い、シミュレーション構築からクラウドでの学習、実機への展開までを扱います。

■ 計画とシミュレーション構築
- RTX Spark上でHermesやNeotron、GPT6 Astra、CUDA X対応ツールを用いてコースと必要オブジェクトを計画
- FreeCAD、Blender、Omniverse Sim Readyで3Dモデルと物理特性を準備
- Isaac Simでシーンを構成し、Micro Duckの関節・アクチュエータ・リンクを設定

■ 学習・評価
- Newton物理エンジンで動作をシミュレーション
- クラウドのIsaac Labで並列学習し、Omniverseライブラリでカメラを模擬
- 学習済みポリシーをRTX Sparkにダウンロードして評価

■ 実機展開
- 検証済みポリシーを実機のMicro Duckに展開

AIロボティクスやシミュレーション、NVIDIAの開発ツールに関心のある開発者向けの内容です。シミュレーションから実機展開までの流れと、RTX Spark上でAIエージェントを動かす構成の概要を把握できます。類似のロボティクス開発ワークフローを検討する際の参考になります。