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Ich programmiere NVIDIA Isaac Sim und Reinforcement Learning im Isaac Lab
Aman Patel
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
GPU-beschleunigte Simulationen und Reinforcement-Learning-Pipelines in NVIDIA Isaac Sim bereitstellen
Brauchst du modernstes Reinforcement Learning (RL) oder physikgenaue Simulationen für Quadrupeds, Bipeds oder komplexe Manipulatoren? Ich konfiguriere NVIDIA Isaac Sim und Isaac Lab (ehemals Orbit), um hochpräzise Trainingspipelines aufzubauen.
Was ich anbiete:
1 Asset-Import (URDF zu USD):** Deine CAD-Modelle/URDFs in OpenUSD importieren, Physikmaterialien, Massen Eigenschaften und Kollisionsmesh anpassen.
2 Isaac Lab Gym Aufgaben:** Erstellung individueller Reinforcement-Learning-Umgebungen, Einrichtung von Action/Observation Spaces und Gestaltung von Belohnungsfunktionen.
3 RL Policy Training:** Stabilen Policies mit Stable-Baselines3, rsl_rl oder eigenen PPO-Algorithmen mit CUDA-beschleunigten parallelen Umgebungen trainieren.
4 ROS2 Bridge & Sim-to-Real:** Kommunikationsbrücken einrichten, um trainierte neuronale Netzwerke auf echte Hardware zu übertragen.
Lieferumfang:
1 Dokumentierter Python-Arbeitsraum.
2 USD-Dateien & individuelle Aufgaben-Skripte.
3 Vorgefertigte Modellgewichte.
4 Docker-Umgebung.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um die DoF deines Roboters und die RL-Aufgaben zu besprechen!*
Lerne Aman Patel kennen
Aman Patel
System Integrator
- AusIndien
- Mitglied seitApr. 2023
- ⌀ Antwortzeit3 Stunden
Sprachen
Hindi, Gujarati, Englisch, Marathi
Robotics Engineer specializing in ROS2, high-fidelity simulation, & RL control. I help startups & labs build digital twins & deploy autonomous systems.
Key Expertise:
- Navigation: SLAM Toolbox & Nav2 (AMR navigation).
- Manipulation: MoveIt2 path planning, kinematic solvers (UR5, KUKA).
- AI & Simulation: NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, Gazebo Sim, PyTorch PPO.
- Integration: Dockerized containers for zero-setup execution.
I deliver production-grade C++/Python code ready for physical hardware. Let's build reliable systems, first time.
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Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Q: Warum empfiehlst du NVIDIA Isaac Sim gegenüber Gazebo für KI-Training?
A: Isaac Sim basiert auf NVIDIA Omniverse und nutzt die PhysX-Physik-Engine, die direkt auf der GPU läuft. Damit kannst du Tausende von Robotern parallel simulieren und die Trainingszeiten für Reinforcement Learning von Wochen auf Stunden verkürzen.
Q: Wie übertragen wir die trainierte Policy auf einen echten Roboter?
A: Ich richte das Policy-Inferenz-Skript in Python/C++ ein, um Echtzeit-Gelenkzustände deines Hardware-Systems (über ROS2 oder serielle Kommunikation) zu lesen, sie durch das trainierte Modell zu schicken und Ziel-Torques oder Geschwindigkeiten an die Motoren zurückzugeben.
Q: Gestaltest du die Belohnungsfunktionen für das Reinforcement Learning?
A: Ja. Ich passe die Belohnungsfunktionen an deine Aufgabe an. Zum Beispiel bei Quadruped-Walking beinhalte ich Belohnungen für Zielverfolgungsgeschwindigkeit, Stabilität der Körperhöhe und Fußkontakt, sowie Strafen für hohe Torques, Gelenkgeschwindigkeits-Spikes und Kollisionen.
Q: Kannst du das Training auf einem headless Server durchführen?
A: Ja. Ich verpacke die gesamte Isaac Sim-Arbeitsumgebung in einen Docker-Container, der headless auf deiner GPU-fähigen Cloud (AWS, GCP) oder lokal läuft, sodass du Modelle über SSH trainieren kannst.
