Niantic Spatial、Flexion 与 NVIDIA：缩小人形机器人的仿真到现实 (Sim2Real) 差距
Niantic Spatial, Inc.
Niantic Spatial、Flexion 与 NVIDIA 共同展示了一个端到端流程，可在仿真中训练基于 RGB 的人形机器人导航策略，并将其零样本迁移至现实世界。内容摘要
Niantic Spatial、Flexion 和 NVIDIA 共同推出了一种端到端流程，通过利用高保真数字孪生缩小人形机器人的仿真到现实（sim2real）差距。通过将 Niantic Spatial 的 real2sim 捕捉技术（可从标准 360° 视频中生成具有光线真实感的 3D 高斯泼溅和对齐的碰撞网格）与 NVIDIA 的 Isaac Sim 以及 Flexion 的强化学习框架相结合，开发者能够训练出稳健的基于 RGB 的导航策略。这种方法使机器人能够在仿真环境中学习复杂的穿行和避障，进而在现实世界的办公室中成功实现零样本迁移。
(来源：Niantic Spatial, Inc.)