NVIDIA 亮相 CoRL 2024

11 月 6 — 9 日
慕尼黑科学会议中心 (Science Congress Center Munich)
德国慕尼黑

    探索 NVIDIA 机器人技术的潜力

    机器人学习大会 (CoRL) 是一年一度的国际会议，聚焦机器人开发与机器学习的交叉领域。探索相关创新技术，了解 NVIDIA 研究如何与 CoRL 成员合作，为整个社区实现 AI 突破。

    CoRL 2024 上的新闻和公告

    NVIDIA 利用 AI 和仿真工具推动机器人学习和人形机器人开发

    新的人形机器人学习工作流和 AI world model开发工具可以帮助机器人开发者加速其在 AI 机器人上的开发。

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    Hugging Face 和 NVIDIA 加速开源 AI 机器人研发

    Hugging Face 的 LeRobot 开源框架与 NVIDIA 技术相结合，使研究人员和开发者能够推动各行各业的进步。

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    借助 NVIDIA NeMo 开发先进的多模态生成式 AI 模型

    借助 NVIDIA NeMo™ Curator，将 PB 级视频数据处理速度提升高达 7 倍，并借助 Cosmos™ 标记器将精确的视觉重建速度提升高达 12 倍，实现高质量、高压缩的标记化。

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    推进人形机器人视觉和技能开发

    探索新的 NVIDIA Project GR00T 工作流，这些工作流可帮助打造更智能、适应性更强的人形机器人。

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    为人形机器人构建大规模灵巧的手动数据集

    借助 NVIDIA Isaac Sim™，Galbot 开发了一套全面的灵巧机器人抓握数据集，可应用于任何灵巧的机械手。

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    训练人形机器人扮演真实的角色

    Fourier 正在开发先进的人形机器人，这些机器人可以集成到对精度和敏捷性至关重要的现实应用中。

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    CoRL 上的 NVIDIA 研究

    CoRL 2024 接受的 NVIDIA 论文涵盖机器人开发领域的大量开创性研究。

    从人形机器人到政策，探索 NVIDIA 为 CoRL 社区带来的研究成果。

    *表示对论文做出同等贡献。

    ReMEmbR：为机器人导航构建长时程时空记忆并进行推理

    Abrar Anwar, John Welsh, Joydeep Biswas, Soha Pouya, Yan Chang

    SkillMimicGen：用于高效技能学习和部署的自动演示生成

    Caelan Garrett*, Ajay Mandlekar*, Bowen Wen, Dieter Fox

    避免一切：借助专家指导的微调实现无模型碰撞避免

    Adam Fishman, Aaron Walsman, Mohak Bhardwaj, Wentao Yuan, Balakumar Sundaralingam, Byron Boots, Dieter Fox

    RoboPoint：用于机器人空间可操作点预测的视觉语言模型

    Wentao Yuan, Jiafei Duan, Valts Blukis, Wilbert Pumacay, Ranjay Krishna, Adithyavairavan Murali, Arsalan Mousavian, Dieter Fox

    DiffusionSeeder：基于扩散的方法生成种子进行运动优化，实现快速运动规划

    Raven Huang, Balakumar Sundaralingam, Arsalan Mousavian, Adithyavairavan Murali, Ken Goldberg, Dieter Fox

    NOD-TAMP：使用神经对象描述符进行通用化长时程规划

    Shuo Cheng, Caelan Garrett*, Ajay Mandlekar*, Danfei Xu

    借助离散表征学习探索机器人交互模式

    Liquan Wang, Ankit Goyal, Haoping Xu, Animesh Garg

    Manipulate-Anything：使用视觉语言模型实现现实世界机器人自动化

    Jiafei Duan, Wentao Yuan, Wilbert Pumacay, Yi Ru Wang, Kiana Ehsani, Dieter Fox, Ranjay Krishna

    DextrAH-G：借助几何结构实现像素到动作的灵巧手抓取

    Tyler Ga Wei Lum*, Martin Matak*, Viktor Makoviychuk, Ankur Handa, Arthur Allshire, Tucker Hermans, Nathan D. Ratliff*, Karl Van Wyk*

    使用视觉世界模型进行多任务交互式机器人车队学习

    Huihan Liu, Yu Zhang, Vaarij Betala, Evan Zhang, James Liu, Crystal Ding, Yuke Zhu

    Harmon：从语言描述中生成人形机器人的全身运动

    Zhenyu Jiang, Yuqi Xie, Jinhan Li, Ye Yuan, Yifeng Zhu, Yuke Zhu

    OKAMI：通过单个视频模仿教授人形机器人操控技能

    Jinhan Li, Yifeng Zhu, Yuqi Xie, Zhenyu Jiang, Mingyo Seo, Georgios Pavlakos, Yuke Zhu

    SPIRE用于长时程操作的协同规划、模仿学习和强化学习

    Zihan Zhou, Animesh Garg, Dieter Fox, Caelan Reed Garrett, Ajay Mandlekar

    对树支的柔和操作：一种可感知接触的策略学习方法

    Jay Jacob, Shizhe Cai, Paulo Vinicius Koerich Borges, Tirthankar Bandyopadhyay, Fabio Ramos

    RAM：基于检索的可供性迁移用于零样本泛化机器人操控

    Yuxuan Kuang, Junjie Ye, Haoran Geng, Jiageng Mao, Congyue Deng, Leonidas Guibas, He Wang, Yue Wang

    用于鲁棒多接触移动操控的引导式强化学习

    Jean Pierre Sleiman, Mayank Mittal, Marco Hutter

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    NVIDIA 在 CoRL 2024 的研讨会中介绍机器人开发领域的一系列开创性研究。从人形机器人到政策，了解 NVIDIA 给 CoRL 社区带来的研究成果。

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    NVIDIA Research

    了解我们的最新 AI 研究，以及深度学习为视听应用带来的新功能。探索最新创新成果，了解如何将它们融入自己的工作。

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    Isaac ROS

    NVIDIA Isaac™ ROS 基于开源 ROS 2 软件框架构建。这意味着 ROS 社区中的数百万开发者均可利用 NVIDIA 加速库和 AI 模型来加速开发和部署工作流。

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    Isaac Perceptor

    Isaac Perceptor 是基于 Isaac ROS 构建的工作流，可以让您快速打造能够在仓库或工厂等非结构化环境中感知、定位和运营的强大的自主移动机器人 (AMR)。

    了解 Isaac Perceptor

    Isaac Manipulator

    Isaac Manipulator 工作流基于 Isaac ROS 构建，让您打造 AI 驱动型并能够无缝感知和理解所处环境并与之交互的机械臂（或机械手）。

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    Isaac Sim

    NVIDIA Isaac Sim™ 是一款参考应用程序，帮助开发者在基于物理的虚拟环境中设计、仿真、测试和训练基于 AI 的机器人和自主机器。

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    NVIDIA 机器人开发者资源和社区

    文档

    探索 NVIDIA Isaac ROS 文档中心，获取关键资源，如入门指南、参考工作流、软件包等。

    参见 Isaac ROS 文档

    培训

    NVIDIA 提供丰富的机器人开发培训和资源，帮助您提高在 AI 和相关技术方面的专业技能。

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    不同于您过往的任何一份工作

    在 NVIDIA 工作，您将解决世界上最棘手的一些问题，发掘前所未见的方法，用以改善全球各地人们的生活品质。从医疗健康到机器人，从自动驾驶汽车到电影大片，您都将尽数体验。此外，每一天我们都将提供越来越多的新工作机会。了解我们的全部空缺职位，包括实习机会和面向应届大学毕业生的职位。

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