堅米智能（中堅科技）借助NVIDIA Isaac Lab平臺，通過NVIDIA Isaac Sim的 3D 生成與建模技術構建高度逼真的虛擬場景，將現實世界的復雜場景抽象并轉化為高質量的訓練數據源，從而更有效地滿足模型的多樣化訓練需求。

兼顧產品的穩定性、可靠性和迭代性

隨著具身智能的持續發展，特別是四足機器人領域，對于四足運控的通用性和可靠性、穩定性及可擴展性能等諸多方面提出了更多的訴求。面對快速增長的市場及客戶需求，堅米智能（中堅科技）基于 NVIDIA Isaac Lab 平臺自主開發了其仿真訓練模型，不僅支持不同地形的強化學習場景，同時通過場景的混合渲染，顯著提升了訓練場景的泛化能力。同時，真實的物理引擎能提供準確的反饋，助力模型實現更高效的知識遷移，支持堅米智能（中堅科技）在模型訓練方面積極創新，進一步提升模型性能，更進一步加快智能設備的迭代更新。

為強化學習以及仿真到現實的測試提供支持

Isaac Lab 中利用深度強化學習（RL）在仿真環境中訓練設備，使其能夠更有效、更安全地執行復雜任務。強化學習算法會根據設備在仿真環境中的表現進行迭代優化，以找到最佳的運動策略。

Isaac Lab 提供了四足機器人的關節級控制 API，用于控制機器人如何運動。這使得訓練過程能夠精確到靈睿的每一個關節，從而實現更精細的運動控制。

為了縮小仿真與現實之間的差距，Isaac Lab 引入了域隨機化技術。在訓練過程中，會對各種參數進行隨機化處理，如地面材質、摩擦力等，以提高模型在實際部署中的穩健性。

上圖的仿真平臺，需要配備NVIDIA RTX GPU的系統，并安裝 NVIDIA Isaac Sim、NVIDIA Isaac Lab 和NVIDIA RSL-rl等相關軟件。同時，還需要準備好對應機型的仿真模型和相關參數。

然后在 Isaac Lab 中設置訓練任務，如讓四足機器人在平坦地形上行走時跟蹤目標 x、y 和偏航基準速度。然后，通過強化學習算法進行迭代訓練，直到找到最佳的運動策略。

接著在仿真環境中對訓練好的策略進行測試，評估其性能是否滿足要求。如果測試結果不理想，可以對訓練參數進行調整，并重新進行訓練。

最后將訓練好的策略部署到實際的四足機器人上，并進行實地測試。Isaac Lab 具有精確的物理和域隨機化功能，能夠將仿真環境中訓練的策略無縫部署到真實機器人上，實現虛擬與現實世界的無縫對接。

NVIDIA Isaac Lab 平臺加速行業進度

Isaac Lab 針對四足機器人的訓練模式是一個高效、安全且可擴展的解決方案，能夠幫助機器人專家加速智能機器人的開發進程。

江蘇堅米智能技術有限公司是中堅科技控股的子公司，專注于行業級高性能通用足式/人形機器人的自主研發、生產和銷售，在機器人核心零部件、運動控制、機器人感知等綜合領域具有卓越的領先性。目前在研四足機器人擁有智能化高，通過性強，重負載，長續航等優點，可應用于巡檢，勘察等各類場景。中堅科技構建了從人形具身智能到四足機器人，再到庭院式服務機器人的全產業鏈布局，并朝著滾輪式機器人出海國際的方向邁進。