日本发那科（FANUC）与英伟达（NVIDIA）近日扩展了双方的机器人合作伙伴关系，目标直指工业自动化领域最顽固的痛点之一：让机器人在虚拟仿真中的行为与真实世界完全一致。这一突破旨在加快部署速度，并大幅减少昂贵的现场调试环节。

此次技术整合将英伟达的Isaac Sim仿真平台与发那科自有的ROBOGUIDE仿真软件深度结合，使工程师能够在物理精确的数字环境中完成机器人系统的测试、训练和验证，然后再部署到实际产线。两家公司表示，升级后的系统创建了紧密连接的数字孪生体，虚拟机器人使用与实际机器完全相同的控制算法，复现相同的运动轨迹和循环周期。

在第一种集成模式下，Isaac Sim作为主虚拟环境运行，ROBOGUIDE在后台确保机器人行为与真实运动保持同步。工程师可在Isaac Sim中使用通过ROBOGUIDE连接的实体或虚拟示教器来操作机器人，在模拟的工厂环境中实时进行点动、编程、执行和验证。该方案还利用英伟达Omniverse库和Isaac Lab来模拟线缆处理、插入操作和装配作业等传统上极难在虚拟环境中精确重现的复杂任务。

机器人领域最大的挑战之一是“从仿真到现实”的差距——由于物理特性、时序或环境交互的差异，在仿真中训练好的机器人在真实条件下往往表现失常。发那科表示，通过与ROBOGUIDE的整合，机器人轨迹和循环时间在仿真与物理部署之间得以保持一致，从而消除这些不一致性。该环境还支持对AI驱动机器人系统进行强化学习和模仿学习。

第二种集成模式则将ROBOGUIDE置于前台，由英伟达PhysX在后台处理物理仿真。这使得对诸如料箱拣选等工业任务的测试更加逼真——在这些场景中，机器人必须识别并抓取随意堆放的零件。利用基于物理的建模，系统可以模拟机器人未能抓取出某个物体时自主选择另一个物体的情景，从而减少使用实体零件反复测试的必要性。两家公司表示，这种虚拟可行性测试能显著缩短此前需要大量现场调校的复杂自动化系统的部署时间。

此外，发那科还利用英伟达的Jetson Thor平台升级了其AI人机避障机器人，计算性能较此前基于Jetson AGX Orin的系统提升超过7.5倍。

在数字孪生技术之外，发那科还展示了一套双臂机器人系统，该系统利用英伟达的Isaac GR00T N机器人基础模型学习折叠T恤。这套装置使用两台CRX协作机器人，通过模仿学习进行训练：先由人类操作员执行折叠任务，机器人从这些演示中学习。衣物等柔性物体对机器人而言尤为困难，因为其形状在操作过程中会持续变化。发那科表示，机器人在生成实时动作的同时，通过摄像头对物体进行视觉追踪。公司还补充称，将自身的运动控制系统与英伟达GR00T N模型相结合，产生的动作比传统模仿学习系统更平滑，后者常显得分段或抖动。这些技术将在发那科即将于五月举行的开放日活动中展出。