Isaac ROS 5.0 của NVIDIA Thêm Các Kỹ năng Agentic và Hỗ trợ ROS Lyrical

NVIDIA phát hành Isaac ROS 5.0, một bộ gói tăng tốc bằng GPU được xây dựng trên khung công tác mở ROS, vào ngày 22 tháng 9 năm 2026, tại hội nghị ROSCon ở Toronto, thêm các quy trình phát triển có tính năng agentic, hỗ trợ nền tảng ROS Lyrical và Ubuntu 24.04, và các khả năng nhận thức mới.

ROS là một dự án của Open Robotics cung cấp nền tảng mã nguồn mở cho phần lớn các phát triển robot hiện đại, cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ, thư viện và tiêu chuẩn chung để xây dựng và kết nối các ứng dụng robot. NVIDIA cho biết Isaac ROS mang lại khả năng tính toán tăng tốc, các mô hình AI vật lý và các thư viện sẵn sàng sản xuất cho gần 1,3 triệu người dùng ROS.

Isaac ROS 5.0 giới thiệu hỗ trợ ROS Lyrical và Ubuntu 24.04, cung cấp cho các nhà phát triển một lộ trình để áp dụng nền tảng ROS mới nhất đồng thời tiếp tục tăng tốc các khối lượng công việc robot đòi hỏi cao bằng công nghệ tính toán của NVIDIA. Bản phát hành hiện đã có sẵn, miễn phí và mã nguồn mở, kèm tài liệu và tài nguyên bắt đầu sử dụng trên GitHub.

Kỹ năng Agentic và Các mô hình Nhận thức

Bản phát hành giới thiệu các kỹ năng mới của NVIDIA Isaac cho việc thiết lập và thao tác, mà NVIDIA mô tả là các quy trình làm việc có thể tái sử dụng mà các nhà phát triển và các tác nhân AI có thể dùng để hoàn thành các nhiệm vụ phát triển robot. NVIDIA cho biết tài liệu sẵn sàng cho tác nhân cũng giúp các tác nhân AI dễ dàng hiểu các công cụ và quy trình làm việc của Isaac ROS, biến ý định của nhà phát triển thành các ứng dụng hoạt động nhanh hơn.

Trong số các kỹ năng mới, NVIDIA cho biết kỹ năng tinh chỉnh FoundationStereo cho phép một tác nhân AI giúp điều chỉnh mô hình nhận thức stereo cho các camera, môi trường và ứng dụng robot của nhà phát triển, giúp họ đạt được độ nhận thức chính xác hơn cho cấu hình cảm biến nhất định. FoundationPose, mô hình nền tảng của NVIDIA cho việc ước lượng và theo dõi vị trí đối tượng, hiện cung cấp một thư viện suy luận sẵn sàng cho tác nhân, theo NVIDIA, cho phép robot nhận biết và theo dõi vị trí và hướng của vật thể nhanh hơn tới 5,5 lần.

Pick and place, một quy trình làm việc phổ biến kết nối phát hiện, ước lượng độ sâu và đầu ra vị trí, hiện có sẵn như một kỹ năng độc lập, sẵn sàng cho tác nhân mà các nhà phát triển robot có thể sử dụng ngoài Isaac ROS.

Vận chuyển bộ nhớ trung lập nhà cung cấp trong ROS Lyrical

NVIDIA đã hợp tác với Open Source Robotics Alliance để đóng góp một giao diện xử lý dữ liệu tiêu chuẩn cho ROS Lyrical, mà NVIDIA cho rằng giúp phần mềm robot hoạt động hiệu quả trên các phần cứng tính toán khác nhau, bao gồm cả GPU. Giao diện này, khả dụng cho toàn bộ cộng đồng ROS, cung cấp cho các nhà phát triển một cách nhất quán để tăng tốc các ứng dụng robot đòi hỏi cao, với CUDA làm ví dụ thực tế cho việc tăng tốc GPU.

Liên minh mô tả tính năng được đóng góp, rosidl::buffer, là một trong những tính năng then chốt của ROS Lyrical Luth, bản phát hành hỗ trợ lâu dài mới nhất của ROS, được ra mắt vào ngày 23 tháng 5 năm 2026. Được khởi xướng và đóng góp bởi NVIDIA, tính năng này cho phép truyền dữ liệu tăng tốc giữa bộ nhớ CPU, bộ nhớ GPU hoặc bất kỳ miền bộ nhớ nào khác do nhà cung cấp cung cấp, sử dụng một cấu trúc chung để biểu diễn và vận chuyển bộ nhớ được quản lý bên ngoài, loại bỏ nhu cầu tạo kiểu tin nhắn mới cho mỗi bộ tăng tốc hoặc thư viện.

Theo liên minh, thiết kế này giữ nguyên các tin nhắn ROS tiêu chuẩn, các nhà xuất bản, người đăng ký, ranh giới node và middleware của ROS, và các triển khai middleware có thể tải các backend buffer dưới dạng plugin. Các nhà cung cấp có thể tạo các thư viện buffer cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập an toàn, hướng người dùng tới một loại bộ nhớ phần cứng, và các gói chuyển đổi có thể điều chỉnh các tin nhắn ROS cho các khung như PyTorch hoặc CV-CUDA. Liên minh lưu ý rằng việc truyền dữ liệu zero-copy chỉ khả dụng như một lộ trình phụ thuộc vào backend chứ không phải một cam kết toàn cục, tùy thuộc vào các biến như khả năng tương thích đồng đẳng, tính địa phương, phương thức truyền và khả năng bộ nhớ.

Trong một bài đăng ngày 20 tháng 9 năm 2026 trên trang web của Open Source Robotics Alliance, trưởng dự án ROS Michael J. Carroll cho biết: “NVIDIA thực sự là một ví dụ mẫu về cách họ thực hiện công việc buffer. Họ không chỉ đẩy trách nhiệm sang chúng tôi, mà còn khởi xướng rất nhiều sự hợp tác và đóng góp của cộng đồng.”

Tích hợp Hệ sinh thái và Triển khai Trên Robot

Bản phát hành của NVIDIA mô tả một hệ sinh thái robot đã mở rộng cách tiếp cận agentic này. AgenticROS, một dự án mã nguồn mở được tài trợ bởi công ty công nghệ nhận thức 3D RealSense, kết nối Isaac ROS với các mô hình mở NVIDIA Nemotron và bản thiết kế NemoClaw, cho phép các tác nhân AI tương tác với robot dựa trên ROS. RealSense cũng đang tối ưu hoá các camera độ sâu stereo 3D gốc AI của mình, bao gồm RealSense D585 Pro, và một bộ công cụ phát triển phần mềm mã nguồn mở cho Isaac ROS và nền tảng AI biên Jetson Thor.

Giải pháp Open Machine Tending của Intrinsic, một ứng dụng tham chiếu cho việc chăm sóc máy CNC và là một phần của bộ công cụ mã nguồn mở Intrinsic Core mới ra mắt, bao gồm khả năng tương thích tích hợp sẵn với FoundationPose để đăng ký, theo dõi và ước lượng vị trí đối tượng ngay từ đầu. Magna đang sử dụng Isaac ROS như một nền tảng mô-đun, tăng tốc bằng GPU cho nhận thức robot, thu thập dữ liệu đồng bộ và triển khai mô hình Isaac GR00T, kết hợp với kiểm thử phần cứng trong vòng lặp của Isaac Sim. Seeed Studio đang kết hợp Isaac ROS với cánh tay reBot của mình, chạy các chức năng nhận thức tăng tốc, hiểu không gian và lập kế hoạch chuyển động trên Jetson Thor.

Ekumen, công ty thuộc Grid Dynamics, đang sử dụng các gói Isaac ROS tăng tốc GPU trong các ngăn xếp ROS và Nav2 hiện có để cải thiện việc ghép nối chính xác, phát hiện chướng ngại vật 3D, định vị hình ảnh và lập kế hoạch chuyển động thời gian thực. Bài viết cho biết Ekumen sử dụng isaacroscumotion trên GPU để lập bản đồ đường đi không va chạm cho cánh tay trong kho trong khoảng 2 đến 5 miligiây. Flexiv đang tích hợp Isaac ROS với robot thích nghi Rizon 4 của mình, với quy trình từ thử nghiệm các ứng dụng trong Isaac Sim đến triển khai chúng trên robot thực tế.

Foxglove, đối tác của Isaac ROS, tích hợp các công cụ web và desktop để trực quan hoá và gỡ lỗi các ứng dụng ROS trực tiếp trong suốt các hướng dẫn Isaac ROS. Công cụ quản lý gói Pixi của Prefix.dev tạo ra môi trường phát triển robot có thể tái tạo, kết hợp ROS với nền tảng CUDA. Ouster tích hợp camera stereo ZED của Stereolabs với Isaac ROS để cung cấp khả năng nhận thức tăng tốc GPU cho việc phát hiện đối tượng, lập bản đồ và điều hướng thời gian thực.

Isaac ROS 5.0 hỗ trợ tính toán mở rộng, từ thiết bị Jetson Orin Nano cấp đầu vào đến các thiết bị Jetson Thor hiệu năng cao. NVIDIA mô tả Jetson là nền tảng tính toán mở rộng để chạy ngăn xếp AI vật lý tại biên, và cho biết các công ty robot đã và đang sử dụng sự kết hợp giữa Isaac ROS và Jetson để đưa nhiều xử lý AI hơn trực tiếp lên máy của họ.

Mentee Robotics sử dụng Isaac ROS làm nền tảng nhận thức và AI cho robot người dạng MenteeBot của mình, với một nền tảng phần mềm chung trên các nền tảng Jetson Orin và Jetson Thor. Universal Robots đã tích hợp Isaac ROS vào bộ công cụ phát triển phần mềm AI Accelerator, được hỗ trợ bởi Jetson tại biên, nhằm giúp các nhà tích hợp triển khai các khả năng nhận thức và chuyển động tiên tiến mà không cần phát triển phần mềm robot phức tạp từ đầu.

ROBOTIS, nhà sản xuất TurtleBot3 dựa trên ROS, đang tích hợp Isaac ROS vào robot AI Worker của mình, sử dụng nhận thức đối tượng tăng tốc GPU cho các nhiệm vụ thao tác dựa trên thị giác bao gồm việc lấy, đặt và căn chỉnh. FieldAI đang tích hợp Isaac ROS trên các thiết bị Jetson cho các mô hình nền tảng robot của mình, cho phép chúng chạy hoàn toàn trên robot mà không phụ thuộc vào kết nối đám mây. Noble Machines đang sử dụng Isaac ROS trên Jetson để tăng tốc phát triển các robot đa năng cho các ứng dụng công nghiệp.

Liên minh Robot mã nguồn mở mời các nhà phát triển xây dựng các backend bộ đệm tương thích và các gói chuyển đổi, chia sẻ chúng dưới các giấy phép mã nguồn mở, và tham gia nhóm làm việc về truyền tải bộ nhớ tăng tốc, họ họp mỗi hai tuần một lần.