NVIDIA开源机器人学习框架Orbit

Orbit：基于模拟的机器人学习框架开源发布

NVIDIA、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和多伦多大学（University of Toronto）的研究团队联合开源了Orbit，这是一个基于模拟的机器人学习框架。Orbit 集成了四个学习库的封装、一系列基准任务、多个机器人平台的模拟环境，并提供了将训练好的智能体部署到物理机器人上的接口。

Orbit 的核心特性

基于 NVIDIA Isaac Sim
Orbit 构建在 NVIDIA 的 Isaac Sim 模拟平台上，该平台提供了环境设计工具、物理模拟引擎以及逼真的图像渲染功能。
丰富的内置资源
- 包含多种传感器、机器人执行器以及刚体和软体物体（如洗碗机和布料）的模型。
- 提供了近二十个预构建的学习任务模拟环境，例如堆叠积木或折叠布料。
- 支持多种学习范式，包括强化学习（RL）和模仿学习。
物理机器人部署
- 通过 ZeroMQ 发送关节命令或将控制策略导出到运行 ROS 的硬件，Orbit 能够在物理机器人上运行控制策略。

Orbit 的设计与架构

抽象层设计
- World：代表模拟环境中的所有对象，包括模拟的机器人硬件。
- Agent：代表机器人控制软件，负责读取传感器数据并控制执行器。
- Task：包含 World、Agent 的一部分以及任务逻辑组件，提供学习目标、指标和情节控制。
基于 Omniverse 平台
Orbit 基于 Isaac Sim，而 Isaac Sim 又构建在 NVIDIA 的 Omniverse 3D 模拟平台上。Omniverse 使用 Pixar 开发的通用场景描述（USD）格式来定义 3D 环境。

实际应用案例

Franka Emika 机器人控制
研究团队通过 ZeroMQ 使用 Orbit 控制 Franka Emika 机械臂，实现了遥操作以及带有避障功能的路径跟踪。
ANYmal-D 四足机器人训练
利用 Orbit 的模拟环境训练了 ANYmal-D 四足机器人的运动策略，并将训练好的智能体部署到物理机器人上。

与 NVIDIA 其他平台的关系

Orbit 项目顾问 Animesh Garg 教授在 Twitter 上解释了 Orbit 与 NVIDIA 其他强化学习平台（如 Isaac Gym）的关系：

Isaac Gym 旨在展示基于 GPU 的 TensorAPI 和 PhysX 功能。
Omni IsaacGym 是 Isaac Sim 中展示 Isaac Gym 能力的示例。
Orbit 是 Isaac Sim 的接口，用于环境设计和统一示例库。Isaac Gym 用户可以迁移到 Isaac Sim 或 Orbit。

开源与未来展望

Orbit 的源代码已在 GitHub 上开源。NVIDIA 团队表示，通过开源这一框架，旨在减少开发新应用的开销，并为未来的机器人学习研究提供一个统一平台。他们希望研究人员能够共同推动 Orbit 成为机器人研究的“一站式解决方案”。