NVIDIA展示結合前沿AI代理與Omniverse函式庫的多項模擬應用案例

在機器人模擬方面，NVIDIA Omniverse 產品經理 Frank DeLise 透過Astra 結合 SimReady 倉庫與人形機器人，利用物理、渲染與使用者介面等 NVIDIA Omniverse 函式庫 建立具備第一與第三人稱視角的互動式模擬器。工程與產品主管 Tae Kim 則引導 Astra 打造 Robo Olympics 專案，結合 Newton 物理引擎 與NVIDIA Warp 測試 Unitree G1 人形機器人運動，在單一欄架跨越試驗中取得 100 次內成功 64 次的成果。此外，Jens Jebens 亦指示 Astra 於 PTC Onshape 建模並在NVIDIA Isaac Sim 中測試，成功設計出可拆解汽車懸吊元件的工具。

在自駕車與數位孿生領域，模擬技術團隊經理 Doyub Kim 指示 Astra 建構以舊金山 Market Street 為基礎的 Zero to Alpamayo 測試環境，串接資產、交通、Omniverse RTX 感測器模擬 與Alpamayo 駕駛，並藉由 Cosmos3-Nano 實驗在錄製模擬影片中變更天候與光線。負責 RTX 感測器驗證的 Ashley Reid 則運用 Astra 與 Claude Fable 5 代理程式，將 ovrtx 攝影機與原始 LiDAR 輸出比對錄製資料，在約三天內建立兩個並改善兩個既有數位孿生。

在空間與場景重現方面，工程總監 Nic Johns 透過 Astra 將 NASA 資產與遙測資料組合成 OpenUSD 國際太空站模型，並運用 Blender 與 Omniverse 渲染及串流函式庫將應用呈現於瀏覽器中。工程應用團隊的 Chirag Majithia 則引導 Astra 將立體攝影機擷取內容轉為 OpenUSD 工作室，結合 PyCuSFM、FoundationStereo 與 nvblox 重建環境，並在 Isaac Sim 中針對門與抽屜等物件進行碰撞與接觸測試。