NVIDIA:n Isaac ROS 5.0 lisää agenttisia taitoja ja ROS Lyrical -tukea

NVIDIA julkaisi Isaac ROS 5.0 -pakettikokoelman, jossa on GPU-kiihdytettyjä paketteja ROS‑avoinna kehysympäristönä, 22. syyskuuta 2026 ROSCon‑konferenssissa Torontossa. Julkaisu tuo agenttisia kehitysvirtoja, tukea ROS Lyrical -alustalle ja Ubuntu 24.04:lle sekä uusia havaintokykyjä.

ROS on Open Roboticsin projekti, joka tarjoaa avoimen lähdekoodin perustan suurimmalle osalle nykyaikaista robotiikkakehitystä, tarjoten kehittäjille yhteisiä työkaluja, kirjastoja ja standardeja robottisovellusten rakentamiseen ja yhdistämiseen. NVIDIA kertoi, että Isaac ROS tuo sen kiihdytetyn laskennan, fyysiset AI‑mallit ja tuotantovalmiit kirjastot lähes 1,3 miljoonalle ROS‑käyttäjälle.

Isaac ROS 5.0 esittelee tuen ROS Lyricalille ja Ubuntu 24.04:lle, tarjoten kehittäjille polun uusimman ROS‑alustan omaksumiseen samalla kun vaativia robotiikkatyökuormia voidaan edelleen kiihdyttää NVIDIA‑laskennalla. Julkaisu on nyt saatavilla, ilmainen ja avoimen lähdekoodin, dokumentaation ja aloitusmateriaalin kanssa GitHubissa.

Agenttiset taidot ja havainnointimallit

Julkaisu tuo uusia NVIDIA Isaac -taitoja asennukseen ja manipulointiin, joita NVIDIA kuvaa uudelleenkäytettävinä työnkulkuna, joita kehittäjät ja AI‑agentit voivat käyttää robotiikkakehitystehtävien suorittamiseen. NVIDIA totesi, että agenttivalmis dokumentaatio helpottaa AI‑agenttien Isaac ROS -työkalujen ja -virtojen ymmärtämistä, muuttaen kehittäjän tarkoituksen nopeammin toimiviksi sovelluksiksi.

Uusien taitojen joukossa NVIDIA kertoi, että FoundationStereo‑hienosäätötaito mahdollistaa AI‑agentin auttaa sovittamaan stereohavaintomallin kehittäjän kameroihin, ympäristöön ja robotiikkasovellukseen, jolloin kehittäjät voivat saavuttaa tarkemman havainnon tietylle anturikonfiguraatiolle. FoundationPose, NVIDIA:n perusmalli objektin asennon arviointiin ja seurantaan, tarjoaa nyt agenttivalmiin inferenssikirjaston, jonka NVIDIA:n mukaan mahdollistaa robottien havaita ja seurata objektien sijaintia ja asennon 5,5‑kertaisesti nopeammin.

Pick and place -tyyppinen, yleinen työnkulku, joka yhdistää tunnistuksen, syvyysarvion ja asennon tulosteen, on nyt saatavilla itsenäisenä, agenttivalmiina taitona, jota robottikehittäjät voivat käyttää Isaac ROS:n ulkopuolella.

Valmistajariippumaton muistinsiirto ROS Lyricalissa

NVIDIA teki yhteistyötä Open Source Robotics Alliance:n kanssa kehittääkseen standardin tietokäsittelyrajapinnan ROS Lyricaliin, jonka NVIDIA mukaan auttaa robotiikkaohjelmistoja toimimaan tehokkaasti eri laskentalaitteistojen, kuten GPU:iden, välillä. Koko ROS‑yhteisölle saatavilla oleva rajapinta tarjoaa kehittäjille yhdenmukaisen tavan kiihdyttää vaativia robotiikkasovelluksia, ja CUDA tarjoaa toimivan esimerkin GPU‑kiihdytyksestä.

Liitto kuvaa tuottua ominaisuutta, rosidl::buffer, yhtenä keskeisistä ominaisuuksista ROS Lyrical Luth -julkaisussa, ROS:n uusimmassa pitkäaikaisessa tukiversiossa, joka julkaistiin 23. toukokuuta 2026. NVIDIA:n aloittamana ja kontribuoimana ominaisuus mahdollistaa kiihdytetyn siirron CPU-muistin, GPU-muistin tai minkä tahansa muun toimittajan tarjoaman muistialueen välillä, käyttäen yhteistä koostetta ulkoisesti hallitun muistin esittämiseen ja siirtämiseen, mikä poistaa tarpeen luoda uusi viestityyppi jokaiselle kiihdyttimelle tai kirjastolle.

Liiton mukaan suunnittelu säilyttää standardit ROS-viestit, julkaisijat, tilaajat, solmualueet ja ROS‑välikerroksen paikallaan, ja välikerrosimplementaatiot voivat ladata buffer‑taustajärjestelmät liitännäisinä. Toimittajat voivat luoda buffer‑kirjastoja, jotka tarjoavat kehittäjille turvallisen, käyttäjälle suunnatun pääsyn laitteistomuistityyppiin, ja muunnospaketit voivat sovittaa ROS‑viestit kehyksiin kuten PyTorch tai CV‑CUDA. Liitto huomauttaa, että nollakopiointi‑siirto on saatavilla taustajärjestelmäriippuvaisena polkuna eikä universaalina takuutena, riippuen tekijöistä kuten vertaisyhteensopivuus, paikallisuus, siirto ja muistikyvyt.

Syyskuun 20. 2026 julkaistussa Open Source Robotics Alliance -verkkosivuston postauksessa ROS‑projektin johtaja Michael J. Carroll sanoi: “NVIDIA on todella ollut esimerkillinen siinä, miten he toteuttivat buffer-työn. He eivät vain siirtäneet sitä meille, vaan alkoivat paljon yhteisökollaboraatiota ja palautetta.”

Ekosysteemin integraatiot ja robotin sisäinen käyttöönotto

NVIDIA:n julkaisu kuvaa robotiikkaekosysteemiä, joka on jo laajentanut tätä agenttista lähestymistapaa. AgenticROS, avoimen lähdekoodin projekti, jonka sponsoroijana on 3D‑havainnointiteknologiaa tarjoava RealSense, yhdistää Isaac ROS:n NVIDIA Nemotron -avomalleihin ja NemoClaw‑suunnitelmiin, mahdollistaen AI‑agenttien vuorovaikutuksen ROS‑pohjaisten robottien kanssa. RealSense optimoi myös AI‑natiivisia 3D‑stereosyvyyskameroita, mukaan lukien RealSense D585 Pro, sekä avointa lähdekoodia oleva ohjelmistokehityspaketti Isaac ROS:lle ja Jetson Thor -reunalla toimivalle AI‑alustalle.

Intrinsicin Open Machine Tending Solution, viiteohjelma tietokoneohjattuun numeeriseen ohjaukseen, ja osa juuri julkaistua avointa lähdekoodia olevaa Intrinsic Core -sarjaa, sisältää sisäänrakennetun yhteensopivuuden FoundationPose:n kanssa valmiiksi toimivaan objektirekisteröintiin, seurantaan ja asennon arviointiin. Magna käyttää Isaac ROS:ia modulaarisena, GPU‑kiihdytettynä perustana robottihavainnolle, synkronoidulle datankeruulle ja Isaac GR00T -mallin käyttöönotolle, yhdistettynä Isaac Sim -laitteistoon silmukkatestauksessa. Seeed Studio yhdistää Isaac ROS:n reBot Arm -käsivartensa kanssa, suorittaen kiihdytettyä havainnointia, tilallista ymmärrystä ja liikkeen suunnittelua Jetson Thor -alustalla.

Ekumen, Grid Dynamicsin tytäryhtiö, käyttää GPU-kiihdytettyjä Isaac ROS -paketteja olemassa olevissa ROS- ja Nav2-pinoissa parantaakseen tarkkaa kiinnittymistä, 3D-esteiden havaitsemista, visuaalista lokalisointia ja reaaliaikaista liikkeen suunnittelua. Julkaisun mukaan Ekumen käyttää isaacroscumotionia GPU:lla kartoittaakseen törmäyksen välttävän reitin varastorobotin käsivarrelle noin 2–5 millisekunnissa. Flexiv integroi Isaac ROS:n Rizon 4 -adaptatiiviseen robottiinsa, jonka polku kulkee testisovelluksista Isaac Simissä niiden käyttöönottoon fyysisessä robotissa.

Foxglove, Isaac ROS -kumppani, integroi web- ja työpöytäsovelluksia ROS‑sovellusten visualisoimiseksi ja virheenkorjaukseksi reaaliaikaisesti Isaac ROS -opetusten aikana. Prefix.dev:n Pixi‑pakettienhallintatyökalu luo toistettavia robottikehitysympäristöjä, yhdistäen ROS:n CUDA-alustaan. Ouster integroi Stereolabs ZED -stereokamerat Isaac ROS:iin tarjotakseen GPU‑kiihdytetyn havainnon reaaliaikaista objektien tunnistusta, kartoittamista ja navigointia varten.

Isaac ROS 5.0 tukee skaalautuvaa laskentaa, aloitustason Jetson Orin Nano -laitteesta korkean suorituskyvyn Jetson Thor -laitteisiin. NVIDIA kuvaa Jetsonia skaalautuvana laskenta-alustana, jonka avulla fyysinen AI‑pinno kerrotaan reunalla, ja totesi, että robotiikkayritykset käyttävät jo Isaac ROS:n ja Jetsonin yhdistelmää tuodakseen enemmän AI‑käsittelyä suoraan koneisiinsa.

Mentee Robotics käyttää Isaac ROS:ia MenteeBot‑humanoidinsa havaitsemis- ja AI‑selkärankana, jakamalla ohjelmistopohjan Jetson Orin- ja Jetson Thor -alustoilla. Universal Robots on sisällyttänyt Isaac ROS:n AI Accelerator -ohjelmistokehityspakettiinsa, jonka voimanlähteenä toimii Jetson reunalla, auttaen integroijia käyttöönotettavaksi kehittyneitä havaitsemis- ja liikeominaisuuksia ilman monimutkaisen robotiikkaohjelmiston kehittämistä alusta alkaen.

ROBOTIS, ROS‑pohjaisen TurtleBot3:n rakentaja, integroi Isaac ROS:n AI Worker -robottiinsa hyödyntäen GPU‑kiihdytettyä objektihavaintaa näköohjattuihin manipulointitehtäviin, kuten poimintaan, asettamiseen ja kohdistamiseen. FieldAI integroi Isaac ROS:n Jetson‑laitteisiin robotin perusmallien osalta, jotka voivat toimia täysin robotissa ilman pilviyhteyden tarvetta. Noble Machines käyttää Isaac ROS:ia Jetsonilla nopeuttaakseen yleiskäyttöisten robottien kehittämistä teollisuussovelluksiin.

Open Source Robotics Alliance kutsuu kehittäjiä rakentamaan yhteensopivia puskuritaustajärjestelmiä ja muunnospaketteja, jakamaan ne avoimen lähdekoodin lisenssien alaisina sekä liittymään kiihdytetyn muistin siirron työryhmään, joka kokoontuu joka toinen viikko.