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Isaac Lab 发布浏览器交互示例归档，含 Newton WebAssembly 仿真与导出工具，以文档形式提供可复现构建。
Isaac Lab 发布浏览器交互示例归档，含 Newton WebAssembly 仿真与导出工具，以文档形式提供可复现构建。Isaac Lab 推出 v6 浏览器仿真演示，新增多米诺骨牌、VBD 线缆弯曲和 Ant 行走场景，基于 WebAssembly 在浏览器端运行。Intrinsic 发布开源工具包 Core，基于 ROS 提供姿态估计、运动规划与仿真等模块，采用 Apache 2.0 许可。
代表产品
- Isaac Lab
- Newton WebAssembly
- Core
- FoundationPose
- Gazebo
- ROS
- GM-Loco
- ASPIRE
- #仿真训练
- #开源工具与软件栈
- #运动控制
- #具身大模型与机器人编程
- #具身智能
- #运动控制与强化学习
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相关快讯
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相关报道与文章
STORIES融资历史
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涉及技术部件
TECH MODULES造出这台机器人，靠的是这些关键部件与技术路线：
具身智能具身智能
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查看部件 →仿真训练仿真训练
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查看部件 →基础模型基础模型
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查看部件 →机器人学习机器人学习
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查看部件 →运动控制与强化学习运动控制与强化学习
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查看部件 →3D生成3D生成
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查看部件 →具身大模型与机器人编程具身大模型与机器人编程
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查看部件 →开源工具与软件栈开源工具与软件栈
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查看部件 →框架与平台框架与平台
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查看部件 →软件工具软件工具
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查看部件 →相关论文
PAPERS与 NVIDIA 技术路线相关的研究进展：
- 面向完整STL规范的时空管奖励强化学习控制框架面向完整STL规范的时空管奖励强化学习控制框架该论文提出基于时空管几何特性的时间感知强化学习框架，将完整STL规范映射为时变几何边界，以无历史状态方式学习满足输入约束的控制策略。arXivarXiv:未标注▲ 0
- CARF：利用失败轨迹的对比吸引-排斥流匹配框架CARF：利用失败轨迹的对比吸引-排斥流匹配框架CARF提出对比吸引-排斥流匹配框架，通过进度评分器区分失败轨迹中的进步与失败关键段，引导策略模仿进步行为并避开失败行为。arXivarXiv:未标注▲ 0
- OceanSim 扩展合成数据生成流程，面向水下感知任务OceanSim 扩展合成数据生成流程，面向水下感知任务研究团队基于 IsaacSim 的水下感知模拟器 OceanSim，新增合成数据生成流程，并在真实海胆检测任务上验证仿真到现实的迁移效果。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 自由能门控可塑性实现人机物理交互中的实时在线运动学习自由能门控可塑性实现人机物理交互中的实时在线运动学习日本研究者提出自由能门控可塑性（FEGP），在真实人机交互中让随机初始化的机器人神经网络在线学习三种循环运动模式，无需预训练。arXivarXiv:未标注▲ 0
- QDOS：面向离线到在线强化学习的质量-多样性技能学习新方法QDOS：面向离线到在线强化学习的质量-多样性技能学习新方法东京大学团队提出QDOS方法，通过优势加权质量-多样性预训练从离线数据中提取多样且高价值的技能，提升机器人操作和运动任务性能。arXivarXiv:未标注▲ 0
- Dream2Reward：基于正向演示的过渡对齐奖励模型助力机器人操作Dream2Reward：基于正向演示的过渡对齐奖励模型助力机器人操作研究团队提出Dream2Reward奖励模型，无需失败标注即可从成功演示中学习，提升机器人操作策略学习效果。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 面向具身智能的第一视角视频视觉语言模型综述面向具身智能的第一视角视频视觉语言模型综述综述视觉语言模型在第一视角视频理解中的应用，涵盖手物交互、时序推理和具身智能部署。arXivarXiv:未标注▲ 0
- 语义辐射场作为真实场景空间推理的仿真器语义辐射场作为真实场景空间推理的仿真器语义辐射场将二维语义分割提升至三维，可同时提供几何、外观与类别语义，用于具身智能体的空间推理训练与评估。arXivarXiv:未标注▲ 0
- VIDP：用于机器人柔顺操作的可变阻抗扩散策略VIDP：用于机器人柔顺操作的可变阻抗扩散策略研究提出可变阻抗扩散策略，无需力传感器即可预测位姿与柔顺性，提升操作成功率并降低交互力。arXivarXiv:未标注▲ 0
- DenseReward: 通过失败合成实现密集奖励学习的机器人操作模型DenseReward: 通过失败合成实现密集奖励学习的机器人操作模型研究团队提出DenseReward密集机器人奖励模型，通过自动化生成物理真实的失败轨迹，提供逐帧奖励信号，提升强化学习效率。arXivarXiv:未标注▲ 0
- UR-VC: 无监督机器人价值校正方法用于时间推导进度代理UR-VC: 无监督机器人价值校正方法用于时间推导进度代理研究团队提出UR-VC方法，通过跨轨迹相似状态聚合校正时间标签，提升机器人任务进度评估精度。arXivarXiv:未标注▲ 0
- DSWAM：面向精细机器人操作的双系统世界动作基础模型DSWAM：面向精细机器人操作的双系统世界动作基础模型DSWAM结合系统1的世界动作执行器与系统2的语言视觉子任务规划器，实现精细机器人操作，并在DeMaVLA环境下与VLA模型进行公平对比。arXivarXiv:未标注▲ 0