NVIDIA、ロボットシミュレーター「Isaac Sim」を刷新　仮想環境で人間の動きを再現

工場や倉庫で自律移動ロボットを導入する際、最も厄介なのは現場の作業員との接触事故です。実機を使って現場で危険なテストを繰り返すわけにはいきません。

Nvidia は CES 2023 に合わせて、ロボティクス向けシミュレーションツール「Isaac Sim」の大幅アップデートを発表しました。クラウド型 3D 協調プラットフォーム「Omniverse」上で、超高精度な仮想環境を構築し、ロボットの AI を安全に鍛え上げることができます。

仮想の人間を歩かせ、予測不能な動きを学習させる

今回の目玉は、倉庫や工場内に人間キャラクターをシミュレートする新機能です。

この仮想人間は単なる障害物ではなく、荷物を積み上げたり台車を押したりといった日常的な作業を行います。ロボットは通常の搬送業務をこなしながら、突然進路に入り込んでくる人間の不規則な動きを検知し、安全に回避する訓練を重ねることができます。

現場に実機を持ち込む前に、設計者は接触リスクを洗い出し、ロボットの制御コードを書き直したり、危険な通路のレイアウト自体を見直したりすることが可能です。

さらに Omniverse を通じてクラウド上で作業できるため、世界中に分散した機械設計者、電気エンジニア、AI 研究者が同じ仮想空間に集まり、共同で挙動を検証できます。

リアルタイム光追跡で LiDAR を再現、マニピュレーター向け ORBIT も

シミュレーションの精度を高めるため、Nvidia は自社の RTX 技術を活用しています。レーザーセンサーである LiDAR の挙動をレイトレーシングで物理的に正確に再現し、床面の反射や照明の変化がセンサーにどう影響するかまで計算します。

現場構築を急ぐ開発者向けに、倉庫の建屋や各種ロボットの 3D モデルをまとめたライブラリも追加されました。ドラッグ＆ドロップ感覚ですぐに検証環境を立ち上げられます。

また、強化学習ツール「Isaac Gym」や協調ロボット向け「Isaac Cortex」に加えて、アーム型ロボットのピッキング動作や把持の学習に特化した「Isaac ORBIT」も新たに投入されました。

現在プラットフォームの利用者は 100 万人以上の開発者、1000 社以上の企業に達しているといいます。日本の Telexistence はコンビニ 300 店舗に飲料補充ロボットを配備しており、ドイツ鉄道は棚から荷物が滑り落ちるようなエッジケースの対策訓練に Isaac Sim を活用しています。

なぜ重要か

Nvidia の戦略で極めて巧みなのは、ロボットのハードウェアそのものを売るのではなく、すべてのロボット開発が避けて通れない「仮想の練習場」を押さえにかかっている点です。

現実世界での実験はコストも時間もかかり、失敗すれば実機が壊れます。しかしシミュレーション上なら、何万台もの仮想ロボットを同時に走らせて何百万回でもクラッシュさせることができます。実機 1 台に対して数万から百万台の仮想モデルが裏で学習を続けるというアプローチは、開発スピードの桁を変えてしまいます。

中小規模の開発会社や物流事業者にとっても恩恵は大きいはずです。大規模なテストコースや専用の安全設備を用意できなくても、クラウド上のアセットを使って複雑な人機協調のテストを即座に開始できます。

ただし、仮想環境と現実の間にあるギャップを過信するのは禁物です。センサーの汚れや機械的なガタつき、現場の想定外のノイズまで完全にシミュレーションで再現できるわけではありません。机上の仮想テストで 100 点を取ったとしても、実際のラインに投入する際のフェイルセーフ設計は依然として不可欠です。