Chef Robotics bygger matmanipulerende roboter på NVIDIA Isaac Stack

Chef Robotics kunngjorde 7. oktober 2026 at de bygger sine matmanipulerende robotsystemer på NVIDIA sin robotikkutviklingsplattform, og adopterer NVIDIA Isaac Sim, som er bygget på NVIDIA Omniverse-biblioteker, for simulering og digital‑tvillingarbeid, og NVIDIA cuMotion for GPU‑akselerert bevegelsesplanlegging.

Selskapet, som beskriver seg selv som den første til å kommersialisere en skalerbar fysisk AI‑matrobotikkløsning, sa at plattformen er ment å akselerere hvordan de utvikler og distribuerer robotene sine samtidig som de opprettholder pålitelighet i produksjonen. Chef Robotics rapporterte også at kundedistribusjoner av deres systemer har oppnådd opptil 60 % høyere arbeidsproduktivitet.

Ifølge kunngjøringen er mat blant de mest krevende manipuleringsmiljøene i den fysiske verden: ingrediensene er deformerbare, våte og svært varierte, produksjonslinjer opererer med høy gjennomstrømning under kalde, tøffe forhold, og matproduksjon står overfor en kronisk arbeidskraftmangel. Å utvikle robotsystemer som fungerer pålitelig under disse forholdene, og få nye distribusjoner i gang raskt, krever industriell simulering av høy kvalitet og høy‑ytelses bevegelsesplanlegging, sier selskapet.

Simulering og digitale tvillinger med Isaac Sim

Chef Robotics bruker det åpne Isaac Sim‑rammeverket til å konstruere fysisk nøyaktige digitale tvillinger av sine robotarbeidsceller og av kundenes produksjonslinjer. Nye konfigurasjoner designes, simuleres og valideres i et virtuelt miljø før distribusjon, noe som gjør det mulig for selskapet å stressteste cellene mot mangfoldet av ingredienser, beholdere, redskaper og linjeoppsett som finnes i kundenes fasiliteter. Selskapet sa at denne tilnærmingen forkorter veien fra design til en fungerende distribusjon på fabrikkgulvet.

NVIDIA beskriver Isaac Sim som et åpen kildekode referanserammeverk bygget på Omniverse‑biblioteker for robotsimulering, testing og syntetisk datagenerering i fysisk baserte virtuelle miljøer. I henhold til NVIDIAs utviklerdokumentasjon importerer rammeverket CAD‑filer, Unified Robot Description Format‑modeller eller virkelige opptak og konverterer dem til USD, hvoretter utviklere setter sammen scener ved å tildele materialer, aktivere fysikk og konfigurere robot‑ og sensormodeller. Rammeverket støtter kontrollerbar syntetisk datagenerering, som kan utvides med NVIDIAs Cosmos‑verdens grunnmodeller, og det gjør det mulig å trene persepsjons‑ og mobilitets‑stabler i simulering og evaluere dem gjennom programvare‑i‑sløyfen eller maskinvare‑i‑sløyfen‑testing. NVIDIA oppgir at rammeverket er fullt utvidbart, slik at utviklere kan bygge tilpassede OpenUSD‑baserte simulatorer eller integrere funksjonene i eksisterende test‑ og validerings‑pipelines. Isaac Sim er gratis å bruke, lisensiert som åpen kildekode under Apache 2.0 og tilgjengelig på GitHub, ifølge NVIDIA.

Bevegelsesplanlegging med cuMotion

For bevegelsesplanlegging bruker Chef Robotics cuMotion til å generere raske, kollisjonsfrie trajektorier for roboter som arbeider i rotete, høymiks matproduksjonsmiljøer. Selskapet sa at dette gjør det mulig for systemene deres å planlegge og tilpasse bevegelse effektivt over hele spekteret av oppgaver robotene håndterer i produksjon, fra del‑plukking og fler‑deponering‑montering til koordinerte fler‑robot‑linjer.

NVIDIA beskriver cuMotion som et høy‑ytelses bevegelsesgenereringsbibliotek for robotikk, hovedsakelig fokusert på manipulering, med GPU‑akselerasjon gjennom hele prosessen. Dokumenterte funksjoner inkluderer kinematikk og invers kinematikk, kollisjonsbevisst invers kinematikk, kollisjonsbevisst grafbasert banplanlegging, kollisjonsbevisst trajektorieoptimalisering og ende‑til‑ende bevegelsesgenerering, reaktiv kontroll via RMPflow‑matematisk rammeverk, tidsoptimal trajektoriegenerering for baner i konfigurasjons‑ eller oppgavespace, generering av kollisjonskuler som tilnærmer et lukket nett med et sett av kuler, samt robot‑segmentering som fjerner en robotarms bidrag fra dybdebilde‑strømmer. Roboter med et vilkårlig antall frihetsgrader støttes, og biblioteket er implementert i C++ med et komplett sett av Python‑bindinger.

I følge prosjektets repository stammer cuMotion fra to tidligere NVIDIA‑biblioteker: Lula, som i flere år ble utgitt som en del av Isaac Sim og nå er fullstendig innlemmet, og cuRobo, et bibliotek utviklet av NVIDIA Research hvis algoritmer for kollisjonsbevisst invers kinematikk og trajektorieoptimalisering finnes i cuMotion i optimaliserte og forsterkede implementasjoner. Repositoryet oppgir også at cuMotion snart vil fungere som bevegelsesgenererings‑backend for Isaac ROS cuMotion og de manipulerings‑referanse‑arbeidsflytene i Isaac ROS. Den nåværende utgivelsen er tilgjengelig for Linux og Windows på x86‑baserte datamaskiner med en NVIDIA‑GPU fra Turing‑generasjonen eller nyere, samt for Jetson Orin, Jetson Thor og DGX Spark.

“Mat er ett av de vanskeligste manipulasjonsproblemene i den fysiske verden, og å løse det krever både verdensledende KI og verdensledende ingeniørverktøy,” sa Rajat Bhageria, grunnlegger og administrerende direktør i Chef Robotics. “Å bygge på robotikkstacken til NVIDIA lar teamet vårt bevege seg raskere — vi designer, simulerer og validerer systemer i et virtuelt miljø, og deretter distribuerer dem med selvtillit i ekte produksjonsanlegg.” Bhageria beskrev stacken som en nøkkelkomponent i hvordan selskapet skalerer fysisk KI på tvers av matindustrien.