标题建议，例如：英伟达 Isaac Manipulator产品体验
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运行的商品名称
产品名称及版本：
Isaac Manipulator
版本信息及相关配置： -
运行的过程记录
【GPU加速任务】
请描述您在使用Isaac Manipulator时，调用cuMotion加速库来进行机器人运动规划和轨迹优化等任务的步骤和过程，并记录任务完成时间。同时，可以尝试并记录不同能力的GPU或者只用CPU来完成同样的任务的时间。
【AI功能集成】
请描述您在使用Isaac Manipulator时，调用FoundationPose，SyntheticaDETR等内置基础模型，完成姿态估计和追踪和空间物体检测等任务的步骤与流程，并记录性能（如准确性，轨迹长度等）和时间。
【模块化设计】
尝试更多Issac Manipulator内置的模型或者加速库来体验各类任务，如有可能，组合不同模块功能，设计一些有趣的任务，并简要列出步骤与流程。
- 运行的结果反馈
【GPU加速任务体验】
在使用cuMotion加速库进行运动规划时，主要处理哪些具体任务？(如轨迹优化、运动规划等)
cuMotion加速库的资源占用情况如何？(GPU显存使用率、计算负载等) 是否在较为有限的资源内提升了较大的速度？
不同GPU配置下，运动规划的加速效果如何？可以给出具体的时间对比数据
相比CPU仿真，您认为GPU加速在哪些场景下最为关键？
【AI功能集成体验】
FoundationPose和SyntheticaDETR在实际应用中的准确率如何？
这些预训练模型的推理速度是否满足实时性要求？
在不同场景下(如光照变化、遮挡等)，模型的鲁棒性表现如何？
模型集成的难度如何？部署过程中遇到的主要挑战是什么？
【模块化设计体验】
各个功能模块之间的接口设计是否便于集成？
在使用多个模块组合时，系统的稳定性和速率如何？
是否感觉到了系统复杂度与维护成本的降低，以及扩展性的提高？
相比传统的机器人开发框架，模块化设计带来的开发效率提升约为多少？
- 运行体验与建议
整体使用体验
您在使用Isaac Manipulator的cuMotion库进行GPU加速任务时的整体体验如何？
您对Isaac Manipulator内置的一些AI模型和功能的评价如何？
谈谈您对Isaac Manipulator的模块化设计的理解与感受。
功能改进建议
在您的使用场景中，cuMotion库还缺少哪些关键功能？
在资源受限的场景下（如嵌入式平台），您觉得cuMotion可以如何改进以适应？
这些预训练模型是否需要提供更多场景的预训练数据？
模型部署流程上有哪些可以简化的地方？
是否需要提供更多模型压缩或优化的选项？
现有的模块划分方式是否合理？需要如何调整？
模块间的依赖关系是否可以进一步优化？