Du concept à la réalisation : Rationaliser la création de scènes 3D pour la robotique avec Nvidia Isaac Sim et Blender

Auteurs : Mayank Ukani, Purnima Batham | Date : 21 March 2023 | Catégorie : Automobile

Alors que la technologie continue d'évoluer à un rythme sans précédent, les scènes 3D et la robotique apparaissent comme les domaines d'innovation les plus passionnants et les plus prometteurs. La capacité de créer et de manipuler des objets en 3D en temps réel révolutionne des secteurs tels que l'architecture, le divertissement et la fabrication, tandis que la robotique transforme la façon dont nous abordons les tâches et résolvons des problèmes complexes dans des domaines allant des soins de santé à l'exploration spatiale.

Figure 1. Organigramme type pour l'entraînement des modèles de perception visuelle à l'aide de données synthétiques

Un pipeline de développement de modèle d'apprentissage profond typique comprend l'acquisition de données, la préparation des données, l'entraînement du modèle, l'analyse comparative des performances du modèle, l'optimisation du modèle et enfin le déploiement du modèle sur l'appareil cible. Étant donné qu'un modèle d'apprentissage profond apprend la représentation directement à partir des données, on peut dire que plus il y a de données, meilleures sont les performances.

Dans ce blog, nous nous concentrerons sur la section "Génération de données" illustrée ci-dessus dans la figure 1. Nous étudierons comment nous pouvons tester des applications robotiques en tirant parti de la puissance des simulations physiquement précises de Nvidia Isaac Sim. Nous explorerons également les avantages et les défis liés à l'utilisation conjointe de Blender et de Nvidia Isaac Sim et nous examinerons certaines des approches actuelles d'intégration de ces deux puissants outils.

Nvidia Isaac Sim et Blender sont deux outils puissants largement utilisés dans les domaines de l'infographie et de la robotique. Nvidia Isaac Sim est un logiciel de simulation qui fournit un environnement réaliste pour la formation et le test de robots autonomes, tandis que Blender est un logiciel libre de modélisation et d'animation 3D. Ces dernières années, l'interopérabilité de ces deux outils a suscité un intérêt croissant, les développeurs cherchant à intégrer la puissance des capacités de modélisation et d'animation 3D de Blender au réalisme et à la précision des simulations de Nvidia Isaac Sim.

Maximiser l'efficacité et la créativité : Les avantages de la combinaison de Nvidia Isaac Sim et de Blender

Les avantages de l'interopérabilité entre Nvidia Isaac Sim et Blender sont nombreux. En intégrant les deux outils, les développeurs peuvent tirer parti des atouts des deux plateformes, en créant des simulations plus réalistes et plus précises, tout en bénéficiant des puissantes capacités de modélisation et d'animation 3D de Blender.

L'un des principaux avantages de l'utilisation de Blender avec Nvidia Isaac Sim est la possibilité de créer des modèles très détaillés et réalistes à utiliser dans les simulations. Les capacités de modélisation 3D de Blender permettent aux développeurs de créer des modèles complexes et détaillés de robots et de leurs environnements, y compris les textures, les matériaux et l'éclairage, tandis que les moteurs physiques avancés et les graphiques 3D de Nvidia Isaac Sim permettent d'utiliser ces modèles dans des simulations très réalistes. Cela signifie que les développeurs peuvent créer des simulations qui reflètent avec précision les conditions réelles dans lesquelles leurs robots fonctionneront, ce qui leur fournit un ensemble d'outils puissants pour tester et affiner leurs algorithmes. Ces modèles peuvent ensuite être importés dans Nvidia Isaac Sim, où ils peuvent être utilisés pour créer des simulations très réalistes, avec une physique précise et un éclairage dynamique.

Figure 2. Portail de visualisation de Blender lors de la création de la scène 3D

Figure 3. Portail de visualisation d'Isaac Sim après l'importation du fichier FBX de Blender vers Isaac Sim

Un autre avantage de l'utilisation de Blender avec Nvidia Isaac Sim est la possibilité de créer des animations personnalisées à utiliser dans les simulations. Grâce aux puissants outils d'animation de Blender, les développeurs peuvent créer des animations réalistes de robots et de leurs environnements, y compris des mouvements, des gestes et des expressions faciales. Ces animations peuvent ensuite être importées dans Nvidia Isaac Sim, où elles peuvent être utilisées pour créer des simulations plus réalistes et attrayantes.

Figure 4. Exemple de données synthétiques au format PNG pour l'entraînement d'un modèle de détection d'objets pour la détection de boîtes en carton

Avec un écart de domaine aussi faible (écart entre la simulation et le monde réel - Figure 4), nous pouvons exploiter la puissance de la génération de données synthétiques de Nvidia Isaac Sim pour entraîner des modèles de perception profonde. Cela permet de réduire le temps et les efforts nécessaires pour rassembler l'ensemble des données et les annoter manuellement. Nous pouvons affiner n'importe quel modèle avec un petit ensemble d'images du monde réel en fonction du degré de photoréalisme des données synthétiques que nous avons générées avec Nvidia Isaac Sim.

Défis

Si l'interopérabilité entre Nvidia Isaac Sim et Blender présente de nombreux avantages, les développeurs doivent également relever certains défis. L'un des principaux défis consiste à s'assurer que les modèles et les animations créés dans Blender sont compatibles avec Nvidia Isaac Sim. Cela nécessite une attention particulière aux détails et une compréhension des exigences techniques des deux outils. Un autre défi de l'interopérabilité est la nécessité d'un flux de travail transparent entre les deux outils. Les développeurs doivent pouvoir importer et exporter facilement des modèles et des animations entre Blender et Nvidia Isaac Sim, et ils doivent pouvoir travailler avec les deux outils de manière intuitive et efficace.

Approches

Il existe plusieurs approches pour intégrer Blender et Nvidia Isaac Sim, chacune ayant ses propres avantages et défis. L'une d'entre elles consiste à utiliser un plugin tiers, tel que le NVIDIA FleX Blender Addon, qui permet aux développeurs d'exporter des modèles et des animations Blender vers Nvidia Isaac Sim. Ce plugin prend en charge un large éventail de fonctionnalités, notamment les simulations de corps mous et de fluides, et il est compatible à la fois avec Blender et Nvidia Isaac Sim.

Une autre approche consiste à utiliser Unreal Engine, qui fournit une plateforme puissante et flexible pour la création de simulations et d'animations. Avec Unreal Engine, les développeurs peuvent créer des modèles et des animations très détaillés et réalistes dans Blender, qui peuvent ensuite être importés dans Unreal Engine pour être utilisés dans des simulations. Unreal Engine offre une série de fonctionnalités et d'outils pour créer des simulations dynamiques et interactives, et il est compatible avec Blender et Nvidia Isaac Sim.

Une troisième approche consiste à utiliser des scripts Python pour automatiser le processus d'exportation des modèles et des animations entre Blender et Nvidia Isaac Sim. Cette approche nécessite une connaissance approfondie des deux outils et la capacité d'écrire des scripts personnalisés pour automatiser le flux de travail. Cependant, il peut s'agir d'une approche puissante et flexible qui permet aux développeurs de créer des simulations et des animations hautement personnalisées.

Conclusion

En conclusion, l'interopérabilité entre Nvidia Isaac Sim et Blender peut révolutionner la robotique et l'infographie. En combinant la puissance des capacités de modélisation et d'animation 3D de Blender avec le réalisme et la précision des simulations de Nvidia Isaac Sim, les développeurs peuvent créer des simulations très détaillées et réalistes de robots et de leurs environnements pour tester et affiner leurs algorithmes.

Auteurs

Mayank Ukani

Mayank Ukani est ingénieur chez eInfochips avec plus de 3 ans d'expertise dans divers domaines de l'informatique tels que le traitement d'images, l'apprentissage profond, la simulation, la génération de données synthétiques, l'intelligence artificielle et les systèmes embarqués. Il a une compréhension approfondie des techniques de vision par ordinateur, telles que la détection d'objets, la segmentation et le suivi, et travaille actuellement sur la régression d'objets 6DoF (degrés de liberté) via l'apprentissage supervisé.

Purnima Batham

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Auteurs : Mayank Ukani, Purnima Batham | Date : 21 March 2023 | Catégorie : Automobile

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