Pruebe sus robots en simulación Antes de tocar el hardware
Desarrollamos simulaciones robóticas con física precisa sobre NVIDIA Isaac SIM y ROS 2: valide la navegación, la manipulación y la coordinación multirrobot en gemelos digitales antes de cualquier despliegue real.
Que se rompa en la simulación, no en la planta
La consultoría en NVIDIA Isaac SIM es el apoyo de ingeniería para equipos de robótica que construyen gemelos digitales, flujos de datos sintéticos y políticas de aprendizaje por refuerzo sim-to-real en NVIDIA Omniverse. Koca Ventures ofrece integraciones de Isaac SIM 5.0 + ROS 2 sobre hardware NVIDIA real: simulación fotorrealista de sensores, flujos de activos en OpenUSD, entrenamiento con Isaac Lab y entrega a producción en despliegues edge sobre Jetson.
Ingeniería de simulación para la robótica desplegada
NVIDIA Isaac SIM
Simulación robótica con física precisa sobre NVIDIA Isaac SIM: ponga a prueba la manipulación, la navegación y la coordinación multirrobot en entornos sintéticos fotorrealistas antes de desplegar el hardware.
Integración con ROS 2
Integración completa del stack de ROS 2 (Robot Operating System) con Isaac SIM. Desarrolle y pruebe sus nodos de ROS 2, sus stacks de navegación y sus pipelines de percepción en simulación, con soporte hardware-in-the-loop.
Datos sintéticos de entrenamiento
Genere grandes volúmenes de imágenes anotadas desde la simulación para modelos de visión, con variación de iluminación, textura y pose, para que el modelo vea una diversidad que el sitio real tardaría meses en producir.
Simulaciones robóticas que hemos construido
Simulación de robótica de almacén
Gemelo digital en Isaac SIM de un almacén logístico para validar la planificación de rutas de robots móviles autónomos y optimizar el rendimiento antes del despliegue físico.
Prueba de pipeline de manipulación
Pipeline de manipulación con brazo robótico en ROS 2, desarrollado y entrenado íntegramente en simulación con Isaac SIM, que alcanzó la precisión objetivo antes de adquirir hardware físico alguno.
Qué construimos, cómo funciona y qué firmamos
Validar navegación, manipulación y percepción antes de tocar hardware
Simulación físicamente precisa de su robot y su entorno, integración completa del middleware para que sus propios nodos, pilas de navegación y tuberías de percepción corran contra ella, datos sintéticos de entrenamiento y un gemelo digital del sitio donde va a desplegar de verdad.
Su robot, su entorno, sobre hardware real
El gemelo se construye a partir de su entorno y no de una escena de ejemplo, y la integración del middleware significa que el código que prueba es el código que despliega. El hardware en el bucle de pruebas mantiene el controlador físico en la ecuación, así que lo que pasa en simulación se ha probado contra lo que realmente lo ejecutará.
Las escenas, las tuberías y el gemelo
El entorno de simulación, las tuberías de generación de datos y la integración se documentan y se entregan, para que su propio equipo de robótica amplíe el gemelo cuando cambie el sitio en vez de volver a contratarnos cada vez que se mueve una estantería.
Objetivos fijados con usted y medidos contra el robot real
Cuánto del comportamiento validado en simulación sobrevive al contacto con el hardware, cuánto tarda un cambio desde la idea hasta estar probado, y cuánto tiempo de prueba física ahorra el gemelo. Una simulación que no transfiere no vale nada: por eso esa transferencia es la cifra que acordamos vigilar.
Preguntas frecuentes sobre simulación robótica
¿Cómo se elige un simulador?
Por la carga de trabajo, no por la marca. El trabajo con mucha visión y aprendizaje necesita render fotorrealista y generación de datos sintéticos; un problema cinemático o de control más ligero a menudo no, y le diremos cuándo la opción simple es la correcta.
¿Qué es un gemelo digital en robótica?
Una simulación en tiempo real y físicamente precisa de un robot real y su entorno, mantenida al paso del original. Permite probar un cambio contra el sitio tal como está hoy, y no como estaba cuando empezó el proyecto.
¿Puede la simulación generar datos sintéticos de entrenamiento?
Sí, y suele ser la razón más fuerte para construir el gemelo. Los datos etiquetados se producen con variación de iluminación, textura y pose, lo que da a un modelo de visión la diversidad que un sitio real tardaría meses en aportar, y llegan ya anotados.
Ponga en marcha su simulación robótica
Cuéntenos su plataforma robótica, su entorno y qué necesita validar. Definiremos el alcance del entorno de simulación y del pipeline de datos sintéticos.
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