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20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

NVIDIA技術スタックをフル活用したヒューマノイド開発ステップ(開発者向け技術ブログ)構成案

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近々、作成して公開いたします。

この辺、日本語ではしっかりとした形で情報共有がなされていないので。

ChatGPT氏に整理してもらっています。


目的: NVIDIA Omniverse + Isaac + Jetson + GR00T N1を用いた"ゼロから始めるヒューマノイド開発"の全体像を、技術開発者に向けて体系化

第1章 NVIDIAが提供するロボティクス開発スタックの全体像

第2章 ヒューマノイド開発のステップ①:構想・要件定義

  • 用途と運用環境(工場/建設/物流/家庭)に応じた要件設計

  • 必要な自由度(DOF)、センサ、アクチュエータ構成

第3章 ヒューマノイド開発のステップ②:デジタルツインによる設計・検証

  • Omniverse + Isaac Simによる設計・衝突検証・物理挙動評価

  • URDFモデルのインポートと物理パラメータの調整

  • ハードウェアプロトタイプ前のSim上動作確認

第4章 ヒューマノイド開発のステップ③:知能開発(GR00T N1活用)

  • 汎用ロボット知能GR00T N1の使い方

  • 学習済みモデルの再利用/カスタマイズ

  • GR00T N1 + Isaac Labによる模倣学習/強化学習の組み合わせ

第5章 ヒューマノイド開発のステップ④:Jetson Orinによるオンボード制御

  • センサーデータ処理、モデル推論、動作制御

  • Jetson OrinとRTOS/Linuxとの構成

  • ROS 2ベースのリアルタイム制御構築

第6章 Sim2Real:仮想から現実へ

  • デジタル空間で学んだ知能・制御ロジックの移植方法

  • センサー誤差とタイミング問題の実機補正

  • NVIDIAが推奨するSim2Realベストプラクティス

第7章 量産・PoC開発に向けた設計戦略

  • モジュール化によるコスト最適化

  • 部品調達の工夫(国内/国外)

  • 事業化モデル(受託/自社展開/パートナー連携)

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