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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::

前言   本文仅对比Gazebo，Pybullet，IsaacGym三款仿真软件。详细对比可参考：Gazebo，Pybullet，IsaacGym用于强化学习训练对比-CSDN博客1仿真软件概述Gazebo：    Gazebo提供高保真的物理仿真，适合复杂的机器人模拟和实际应用中的验证。支持多种传感器和机器人模

下图来自NVIDIA官方的流程图，这里以此作为借鉴：https://developer.download.nvidia.com/images/isaac/isaac-manipulator-simplified-workflow.svg这个流程图的重点就是先对环境和物体进行感知，通过视觉传感器获得RGBD图像，然后判断其6DPose，在这一步的PoseEstimator完成后

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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

目录常用函数常用demotask类controller类结合写好的task和cotroller常用函数添加usd资产prim_path='/World/warehouse'usd_path='/home/linhai/app/isaac/Collected_warehouse_with_forklifts/warehouse_with_forklifts.usd'stage_utils.add_ref

目录4.1.HelloWorld4.1.1.LearningObjectives4.1.2.GettingStarted4.1.3.CodeOverview4.1.3.1.SingletonWorld4.1.4.AddingtotheScene4.1.5.InspectingObjectProperties4.1.5.1.ContinuouslyInspectingtheObjectPropertiesduringSimulation4.1.6.Addin