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

NVIDIA julkaisi Isaac ROS 5.0, GPU-kiihdytettyjen pakettien kokoelman, joka on rakennettu ROS‑avoinna kehyksenä, 22. syyskuuta 2026 ROSCon‑konferenssissa Torontossa, lisäten agenttisia kehitysvirtoja, tukea ROS Lyrical -alustalle ja Ubuntu 24.04:lle sekä uusia havainnointiominaisuuksia.

ROS on Open Roboticsin projekti, joka tarjoaa avoimen lähdekoodin perustan suurimmalle osalle nykyaikaisesta robotiikkakehityksestä, 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 jatketaan vaativien robotiikkatyökuormien kiihdyttämistä NVIDIA‑laskennalla. Julkaisu on nyt saatavilla, ilmainen ja avoimen lähdekoodin, dokumentaation ja alkuun‑pääsemisen materiaalin kanssa GitHubissa.

Agenttiset taidot ja havainnointimallit

Julkaisu esittelee uusia NVIDIA Isaac -taitoja asennukseen ja manipulointiin, joita NVIDIA kuvailee uudelleenkäytettävinä työnkulkuina, joita kehittäjät ja AI‑agentit voivat käyttää robotiikkakehitystehtävien suorittamiseen. NVIDIA kertoi, että agenttivalmis dokumentaatio helpottaa myös AI‑agenttien Isaac ROS -työkalujen ja -työnkulkujen ymmärtämistä, muuttaen kehittäjän tarkoituksen nopeammin toimiviksi sovelluksiksi.

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

Toimittajariippumaton muistin siirto ROS Lyricalissa

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

Liitto kuvailee kontribuoitua ominaisuutta, rosidl::buffer, yhtenä keskeisistä ominaisuuksista ROS Lyrical Luthissa, uusimmassa ROS:n pitkäaikatuessa tukevassa julkaisussa, joka saapui 23. toukokuuta 2026. NVIDIA:n aloitteesta ja kontribuutiosta, ominaisuus mahdollistaa kiihdytetyn siirron CPU-muistin, GPU-muistin tai minkä tahansa muun muistiympäristön välillä, jonka toimittaja tarjoaa, käyttäen yhteistä koostetta ulkoisesti hallitun muistin esittämiseen ja kuljettamiseen, 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 välikerroksen toteutukset voivat ladata buffer‑taustajärjestelmät liitännäisinä. Toimittajat voivat luoda buffer‑kirjastoja, jotka tarjoavat kehittäjille turvallisen, käyttäjälle suunnatun pääsyn laitteistomuistin tyyppiin, ja muunnospaketit voivat sovittaa ROS-viestit kehyksiin kuten PyTorch tai CV-CUDA. Liitto huomauttaa, että nollakopiointikuljetus on saatavilla taustajärjestelmäriippuvaisena polkuna eikä yleisenä takuutapana, riippuen tekijöistä kuten vertaisyhteensopivuus, paikallisuus, kuljetus ja muistikyvyt.

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

Ekosysteemin integraatiot ja robotilla tapahtuva käyttöönotto

NVIDIA:n julkaisu kuvaa robotiikkaekosysteemiä, joka on jo laajentanut tätä agenttista lähestymistapaa. AgenticROS, avoimen lähdekoodin projekti, jota tukee 3D-havainnointiteknologiaa tarjoava yritys RealSense, yhdistää Isaac ROSin NVIDIA Nemotron -avomalleihin ja NemoClaw‑suunnitelmiin, mahdollistaen AI‑agenttien vuorovaikutuksen ROS-pohjaisten robottien kanssa. RealSense optimoi myös AI‑natiivisia 3D‑stereosyvyyskameroitaan, mukaan lukien RealSense D585 Pro, sekä avoimen lähdekoodin ohjelmistokehityspaketin Isaac ROSille ja Jetson Thor -reunan AI‑alustalle.

Intrinsicin Open Machine Tending Solution, viiteohjelma tietokoneohjattuun numeeriseen koneiden hoitoon ja osa äskettäin julkaistua avointa Intrinsic Core -pakettia, sisältää sisäänrakennetun yhteensopivuuden FoundationPosen kanssa valmiiksi toimivaan objektirekisteröintiin, seurantaan ja asennon arviointiin. Magna käyttää Isaac ROSia modulaarisena, GPU‑kiihdytettynä perustana robottihavainnointiin, synkronoituun tiedonkeruuseen ja Isaac GR00T -mallin käyttöönottoon, yhdessä Isaac Sim -laitteistossa tapahtuvan silmukkatestaamisen kanssa. Seeed Studio yhdistää Isaac ROSin reBot Arm -käsivarteen, suorittaen kiihdytettyä havainnointia, tilallinen ymmärrys ja liikkeen suunnittelu Jetson Thorilla.

Ekumen, Grid Dynamics -yritys, käyttää GPU-kiihdytettyjä Isaac ROS -paketteja olemassa olevissa ROS- ja Nav2-pinoissa parantaakseen tarkkaa kiinnittymistä, 3D‑esteiden havaitsemista, visuaalista lokalisointia ja reaaliaikaista liikkeen suunnittelua. Julkaisussa kerrotaan, että Ekumen käyttää isaac_ros_cumotion GPU:ta kartoittaakseen törmäyksenvapaata reittiä varastorobotille noin 2–5 millisekunnissa. Flexiv integroi Isaac ROS:n Rizon 4‑adaptatiiviseen robottiinsa, siirtyen testisovelluksista Isaac Simissä niiden käyttöönottoon fyysisessä robotissa.

Foxglove, Isaac ROS -kumppani, integroi web‑ ja työpöytäsovelluksia ROS‑sovellusten visualisointiin ja virheenkorjaukseen Isaac ROS -opetusohjelmien aikana. Prefix.dev:n Pixi‑pakettienhallintatyökalu luo toistettavia robottikehitysympäristöjä, yhdistäen ROS:n CUDA‑alustaan. Ouster yhdistää Stereolabs ZED‑stereokamerat Isaac ROS:iin tarjotakseen GPU‑kiihdytettyä havaintoa reaaliaikaiseen objektien tunnistukseen, kartoitukseen ja navigointiin.

Isaac ROS 5.0 tukee skaalautuvaa laskentaa, aloitustason Jetson Orin Nano‑laitteista korkean suorituskyvyn Jetson Thor -laitteisiin. NVIDIA kuvaa Jetsonia skaalautuvaksi laskentaplatformiksi, jonka avulla fyysinen AI‑pinon ajaminen reunalla on mahdollista, 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 havainto‑ ja AI‑selkärankana, jakamalla ohjelmistopohjan Jetson Orin‑ ja Jetson Thor‑alustoilla. Universal Robots on sisällyttänyt Isaac ROS:n AI Accelerator -ohjelmistokehityspakettiinsa, jonka taustalla on Jetson reunalla, auttaakseen integroijia käyttöönotettavaksi kehittyneitä havainto‑ ja liikeominaisuuksia ilman monimutkaisen robotiikka‑ohjelmiston kehittämistä alusta alkaen.

ROBOTIS, ROS‑pohjaisen TurtleBot3:n rakentaja, integroi Isaac ROS:n AI Worker -robottiinsa käyttäen GPU‑kiihdytettyä objektihavaintoa näköohjattuihin manipulointitehtäviin, kuten poimintaan, asettamiseen ja kohdistamiseen. FieldAI integroi Isaac ROS:n Jetson‑laitteisiin robotin perustamallien avulla, jotka voivat toimia täysin robotissa ilman pilviyhteyksiä. Noble Machines käyttää Isaac ROS:ia Jetsonilla nopeuttaakseen yleiskäyttöisten teollisuusrobottien kehitystä.

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