fr.wedoany.com Rapport : Fanuc a élargi sa collaboration avec Nvidia dans les domaines de l’IA physique et de la simulation avancée. Grâce à une intégration plus étroite des plateformes, les capacités de jumeau numérique et de simulation des robots ont été améliorées.
Fanuc a renforcé l’intégration entre Nvidia Isaac Sim, la plateforme ouverte de simulation robotique de Nvidia, et RoboGuide, le logiciel de simulation hors ligne de Fanuc, permettant de créer des jumeaux numériques haute fidélité dans un espace virtuel. Lors du salon international de la robotique de Tokyo (iREX) en décembre dernier, Fanuc a présenté la fonctionnalité de transfert des données de simulation de RoboGuide vers Isaac Sim, utilisant le même algorithme de contrôle que les robots réels pour une restitution très précise des trajectoires et des temps de cycle. Aujourd’hui, les deux plateformes bénéficient d’une interopérabilité plus profonde, offrant un environnement de simulation plus efficace pour les tests, la validation d’applications et la mise en service virtuelle.
Dans le premier mode d’intégration, Isaac Sim sert d’environnement de simulation frontal, tandis que RoboGuide fonctionne en arrière-plan, garantissant la précision du comportement du robot dans l’espace virtuel. RoboGuide et Isaac Sim sont connectés par une communication directe et continue. Les utilisateurs peuvent, à l’aide d’un terminal de programmation virtuel ou physique connecté à RoboGuide, piloter le robot en temps réel dans Isaac Sim, exactement comme avec un robot réel. Ils peuvent ainsi effectuer des études préalables avant l’installation et concevoir efficacement des processus robotiques dans un environnement doté de capteurs et d’une physique précis, accélérés par GPU.
Grâce au framework d’apprentissage robotique ouvert Nvidia Isaac Lab et à la bibliothèque Nvidia Omniverse, les utilisateurs peuvent simuler avec une grande précision des tâches auparavant difficiles à reproduire, comme la manipulation de composants flexibles (câbles, etc.) et les opérations d’insertion et d’assemblage. En raison de l’intégration avec RoboGuide, les mouvements du robot dans Isaac Sim conservent les mêmes trajectoires et temps de cycle que l’équipement réel, réduisant ainsi l’écart entre la simulation et la réalité. Cet environnement prend également en charge l’apprentissage par renforcement et l’apprentissage par imitation, accélérant l’évaluation et le déploiement des systèmes d’IA physique.
Le deuxième mode d’intégration fait de RoboGuide la plateforme principale en frontal, avec le moteur physique Nvidia PhysX intégré en back-end pour une simulation avancée. RoboGuide utilise désormais PhysX, ce qui permet de simuler avec précision des tâches complexes comme la préhension de pièces dans un conteneur. Les pièces mélangées de manière aléatoire peuvent être restituées de manière réaliste grâce à la modélisation physique. Le système de vision 3D de RoboGuide identifie la position des pièces, et le robot exécute les opérations de préhension et de placement. Cet environnement peut reproduire des scénarios réels dans l’espace virtuel, par exemple en sélectionnant automatiquement une alternative lorsque le robot ne peut pas extraire une pièce.
Les utilisateurs peuvent ainsi réaliser des études de faisabilité sur un système de préhension dans un conteneur dans un environnement virtuel, sans avoir à passer par de nombreux essais et erreurs avec des pièces réelles. Avec l’intégration de PhysX, l’efficacité de la conception et du déploiement des systèmes de préhension dans des conteneurs par RoboGuide a été améliorée, alors que ces systèmes nécessitaient traditionnellement beaucoup de temps et d’expérience sur le terrain.
Lors de la journée portes ouvertes pour les nouveaux produits en mai, Fanuc a présenté un système à deux bras, composé de deux robots collaboratifs CRX, pliant un T-shirt par apprentissage par imitation. Ce système utilise le modèle robotique ouvert Nvidia Isaac GR00T N. Le pliage d’objets flexibles comme un T-shirt exige que le robot ajuste en permanence ses mouvements en fonction de la forme changeante, un processus difficile à réaliser avec l’apprentissage par reproduction traditionnel ou les méthodes de compensation de trajectoire basées sur la vision.
Lors de la démonstration, un opérateur a utilisé un robot CRX pour montrer le mouvement de pliage, et le système a acquis les données de la démonstration par apprentissage par imitation. Après entraînement, le système à deux bras CRX a pu reproduire la tâche et maîtriser les techniques nécessaires au pliage. L’apprentissage par imitation génère les mouvements en temps réel, et le robot CRX, grâce à la vision par caméra, identifie l’objet et effectue l’opération de pliage de manière autonome.
Les mouvements de robot générés par l’apprentissage par imitation traditionnel sont souvent segmentés et discontinus. En combinant ses propres technologies avancées de contrôle de mouvement avec le modèle Nvidia GR00T N, Fanuc a permis au robot d’obtenir des mouvements fluides et continus. Les visiteurs ont pu observer en direct le robot à deux bras pliant un T-shirt de manière autonome et en temps réel.
Lors du salon international de la robotique de Tokyo 2025, Fanuc a présenté un robot IA doté d’une fonction d’évitement de collision, basé sur la plateforme robotique ouverte de la marque. Ce système a été mis à niveau avec le dernier ordinateur robotique de Nvidia, le Nvidia Jetson Thor. En remplaçant le module Nvidia Jetson AGX Orin par le module Jetson T5000, les capacités de calcul IA ont été multipliées par plus de 7,5. Les visiteurs ont pu constater sur le salon que, grâce aux capacités de Jetson Thor, le robot réagissait plus rapidement et plus fluidement aux mouvements humains.
Lors de l’exposition des nouveaux produits en mai, les visiteurs ont pu expérimenter l’opération de robots dans un espace virtuel, la simulation haute fidélité, la simulation physique basée sur PhysX, une démonstration de robot à deux bras utilisant l’apprentissage par imitation via le modèle de base robotique de Nvidia, ainsi qu’un système de robot collaboratif intégrant la dernière plateforme de calcul en périphérie de Nvidia.
