NVIDIA公司在上周于日本横滨举行的IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA）上大放异彩，其研究团队不仅展示了多项创新成果，还针对几何织物的研究进行了深入探讨，成为会议的一大亮点。

在机器人技术领域，训练策略（如几何结构）虽然大致指导机器人行动，但有时会导致机器人出现过快移动、碰撞物体或剧烈晃动的情况。为了解决这个难题，NVIDIA研究团队采用了一种独特的方法：在训练策略之上部署一层低级控制器，用以拦截和调整来自策略的指令，从而适应硬件限制。

这些控制器在训练过程中，因为有NVIDIA GPU加速的强化学习（RL）训练工具加持，可以进行高效地矢量化处理。这一进步不仅使控制器在训练和部署时更为灵活高效，还为现实世界的机器人应用提供了更安全的保障。

NVIDIA团队还从过去的两个成功项目中汲取经验，将“几何织物”项目的控制器与DeXtreme策略相结合，使机器人能够在模拟到现实（sim2real）的训练和部署中更为稳健。这个创新让机器人能够更安全地学习，并通过标称结构行为来指导策略学习，极大地提高了训练效率。

此外，NVIDIA还在ICRA上展示了其他四项重要研究：SynH2R框架用于生成逼真的人类抓取动作；测试机械臂对遮挡物体的反应；构建点云世界模型和基于点云的控制策略；以及研究机器人如何将物体悬挂在不同支撑结构上。

值得一提的是，NVIDIA还推出了ORBIT-Surgical手术机器人模拟框架，该框架基于NVIDIA Omniverse平台，利用GPU并行化技术促进机器人学习研究，以提升人类的手术技能。同时，该框架还能为主动感知任务生成真实的合成数据，并通过sim2real方法将学习到的策略转移到物理dVRK机器人上。

NVIDIA的合作伙伴也在ICRA上展示了各自的研究成果，共同推动了机器人技术领域的进步。