de.wedoany.com-Bericht: Jaiveer Singh, Robotik-Softwareingenieur bei Nvidia, leitet die Entwicklung des unternehmenseigenen, auf ROS 2 basierenden Open-Source-Roboter-Software-Stacks Isaac ROS. Innerhalb von Nvidia führt er ein Team, das mithilfe der Hardware- und Software-Tools des Unternehmens Software für autonome mobile Roboter, Manipulationssysteme und humanoide Roboter entwickelt. Die Plattform kombiniert CUDA-basierte Bibliotheken und KI-Modelle mit ROS 2. Bei der Beschreibung dieser Arbeit betont Singh, dass der Kern die Infrastruktur sei, darunter die Rechenplatinen im Roboter, die Software zur Verarbeitung von Roboterkameradaten und die erforderliche Ingenieursarbeit, um das System vom Prototypen zur wiederholbaren Bereitstellung zu führen.
Isaac ROS begann ursprünglich als internes Experiment während Singhs Praktikum im Robotik-Team. Nach seinem Studium der Elektrotechnik, Informatik und Betriebswirtschaftslehre an der University of California, Berkeley, trat er Nvidia in Vollzeit bei und arbeitete weiter an diesem Projekt, das später zum unternehmenseigenen Roboter-Software-Stack wurde. Ein wesentlicher Bestandteil des Ansatzes ist die Open-Source-Veröffentlichung, die es Entwicklern ermöglichen soll, die Software zu prüfen, anzupassen und zu erweitern, anstatt auf geschlossene Systeme angewiesen zu sein, die langfristige Anforderungen möglicherweise nicht erfüllen. Singh erklärte, dass die ursprüngliche Frage des Projekts darin bestand, ob eine um die Nvidia-Jetson-Plattform und die Nvidia-CUDA-Bibliotheken herum aufgebaute Robotiksoftware als Open-Source-Veröffentlichung einen Mehrwert schaffen könne. Die Antwort wurde deutlich, nachdem Entwickler die höhere Rechenleistung der Grafikhardware nutzten – seiner Meinung nach wollen Entwickler stets die volle GPU-Leistung ausschöpfen.
Isaac ROS ist modular aufgebaut und unterstützt verschiedene Robotik-Entwicklungskategorien wie Manipulation, Mobilität und humanoide Roboter. Die Software enthält Pakete für Wahrnehmung, Objekterkennung, Kartierung, Kollisionserkennung und Bewegungsplanung und kann auf Workstations, DGX-Spark-Systemen und Jetson-Edge-Geräten ausgeführt werden. Im Gegensatz zum ursprünglichen Isaac SDK ist Isaac ROS als vollständig modulares System konzipiert. Singh vergleicht es mit LEGO-Steinen: Entwickler können Nvidias Pakete mit selbst erstelltem oder vorhandenem ROS-Code aus der breiteren Robotik-Community kombinieren.
Das Open-Source-Modell ist zur zentralen Strategie von Nvidia für die Förderung von Isaac ROS geworden. Angesichts einer Branche mit sich schnell ändernden Produktanforderungen und technischen Standards benötigen Entwickler und Start-ups die Gewissheit, dass die Software auch nach Jahren der Projektarbeit noch nutzbar und anpassbar ist. In der Robotik bauen Unternehmen Produkte meist über längere Entwicklungszyklen und müssen Software mit Sensoren, Aktoren und Sicherheitssystemen integrieren. Die Fähigkeit, Code zu prüfen und zu ändern sowie Fehlerbehebungen beizutragen, ist ebenso wichtig wie der Zugang zu den ursprünglichen Werkzeugen. Nvidia passt Isaac ROS an einen Markt an, der sich auf humanoide Roboter und KI-Agenten konzentriert, um die Software für Entwickler solcher Systeme geeigneter zu machen und den Anforderungen an Full-Stack-Software für Wahrnehmung, Planung und Steuerung in unterschiedlichen Hardware-Umgebungen gerecht zu werden.
Singh wies darauf hin, dass Nvidias frühe Investitionen in die Robotik einer der Gründe waren, die ihn zum Unternehmen lockten. Er ist der Ansicht, dass Nvidia bereits vor dem aktuellen Hype um physische KI in diesem Bereich tätig war und sich der Lösung von Problemen verschrieben hatte. Für Singh liegt die Bedeutung von Open Source in der Robotik darin, Vertrauen und Verantwortung zu verbreiten, sodass Fehlerbehebungen und Verbesserungen eines Unternehmens der gesamten Branche zugutekommen können, die mit ähnlichen technischen Herausforderungen konfrontiert ist.
