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NVIDIAは、スマートフォンだけでロボットシミュレーション用のリアルな3D環境を簡単に作成できる新しい手法を発表しました。このプロセスは、スマートフォンのカメラで現実世界のシーンを撮影することから始まります。適切な照明、フォーカス、モーションブラーの回避といったフォトグラメトリーのベストプラクティスを遵守してください。一貫した結果を得るには、フォーカスと露出を固定し、カメラを安定させ、マクロの自動切り替えを避けることをお勧めします。シャッタースピードとISOを手動で制御するには、いくつかのiOSアプリが推奨されます。

画像撮影後、オープンソースソフトウェアCOLMAPを用いてシーンのスパース再構成を行い、画像から3D構造とカメラ位置を決定します。COLMAPはスパース点群を作成し、次のステップに不可欠なカメラパラメータを推定します。ユーザーは、COLMAPのコマンドラインインターフェースまたはグラフィカルユーザーインターフェースを使用してこの処理を行うことができ、後者は初心者にとってより使いやすいインターフェースです。

3つ目のステップでは、3DGUTアルゴリズムを用いて、スパースモデルと画像を高密度でフォトリアリスティックな3Dシーンに変換します。この処理には、特定の要件を満たすLinuxシステム上に3DGUT環境を構築し、3D表現を最適化するためのトレーニングスクリプトを実行する必要があります。この処理時間は、シーンの複雑さとユーザーのGPUによって異なる場合があります。最終出力には、高密度な再構成画像とUSDZファイルが含まれており、NVIDIA Isaac Simに直接インポートできます。

最後に、再構築されたシーンをNVIDIA Isaac Simに展開します。ユーザーはロボットを追加してインタラクティブなシミュレーション環境を構築できます。このプロセスには、USDZファイルのインポート、物理演算用のグラウンドプレーンの追加、Isaac Simのアセットからロボットの挿入が含まれます。セットアップが完了すると、ロボットはフォトリアリスティックな3Dシーンとインタラクションできるようになり、様々なシミュレーションやテストが可能になります。

NVIDIAは、ユーザーがこのワークフローを探求することを推奨しており、 Hugging FaceのNVIDIA Physical AIコレクションのNuRecサンプル、リアルからシミュレーションへのリファレンスワークフロー、さまざまな開発者ツールやトレーニング資料などのリソースを提供しています。また、ワシントンD.C.で開催されるNVIDIA GTCで開催されるPhysical AI and Robotics Dayへの参加を呼びかけ、NVIDIAのテクノロジがAIをどのように進化させているかについて詳しく学んでいただきます。