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在前面的内容介绍过，深度学习的训练过程主要分为以下三个部分：1）前向计算、2）计算损失、3）更新权重参数。在训练神经网络时，前向传播和反向传播相互依赖。对于前向传播，沿着依赖的方向遍历计算图并计算其路径上的所有变量。然后将这些用于反向传播，其中计算顺序与计算图的相反。基于计算

IsaacLab主要用于机器人仿真，其对IsaacSim进行了简化封装，并提供了RL所需的Eviromnent接口/基类等，相较于IsaacSim而言，更加简洁、易于上手。IsaacLab的项目在GitHub-isaac-sim/IsaacLab，提供了源代码及Documents。这篇文章简要梳理了isaaclab的代码架构及各模块

简介在快速发展的机器人领域，集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中，我们将探讨如何在ROS2（机器人操作系统2）环境中利用BLIP（引导语言图像预训练）模型进行实时图像字幕制作，并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点，该节点订

Windows开发环境(只支持Win10)参考文档: Windows(binary)—ROS2Documentation:Humbledocumentation安装Chocolatey和其它PackageInstallingChocolatey::安装Python3.8.3，注意需要安装到这个目录： C:\Python38 chocoinstall-ypython--version3.8.3::

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文档地址：https://nvidia-isaac-ros.github.io/index.htmlGithub地址：https://github.com/NVIDIA-ISAAC-ROS

NVIDIA的IsaacAMR是仓库自动运货机器人项目，说直白些就是一个AGV的小车，不过和传统的AGV不同，NVIDIA推出的这个产品是智能化的。传统AGV小车的运行代码都是写死的，直接把运行命令写到了AGV里面，然后这个小车就只能按照预先的设定来进行运行，但是NVIDIA的这个产品是智能化的，是可以根据实

IsaacManipulator为机械臂提供了卓越的灵活性和模块化AI功能，并提供了一系列强大的基础模型和GPU加速库。它提供了高达80倍的路径规划加速，零样本感知提高了效率和吞吐量，使开发者能够实现更多新的机器人任务的自动化。早期生态系统合作伙伴包括安川电机、泰瑞达旗下子公司优傲、Pic

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