Movensys 于 17 日宣布，其关于物理 AI 实时执行堆栈的研究成果入选 NVIDIA GTC 2026 海报展示环节，并将在现场进行展示。
NVIDIA GTC 是每年在加利福尼亚州圣何塞举办的全球技术大会，旨在分享人工智能、机器人、数字孪生和加速计算等领域的技术和应用案例。Movensys 的研究从实时控制的角度出发，着手解决物理人工智能系统面临的核心挑战——仿真与现实之间的差距，经过激烈的遴选，最终被选为大会的最终展示主题。
目前，大多数物理人工智能系统将执行人工智能推理的基于GPU的计算模块与负责机器人运动控制的控制器分离。因此，由于网络连接导致的通信和调度延迟，整个控制回路都会出现延迟。这造成人工智能决策与机器人实际运动之间存在时间差异，从而限制了实时同步和控制稳定性。
为了克服这些结构性限制，Movensys 开发了一种基于 WMX 软件运动控制器的实时运动控制协议栈。该协议栈提供了一个实时执行层，通过基于 EtherCAT 的实时通信和 ROS2 接口，以低延迟连接基于 NVIDIA Isaac 的应用层和机器人控制层。这最大限度地减少了 AI 推理层和机器人控制层之间的延迟，从而实现了智能与控制紧密耦合的执行结构。
在基于 Jetson Orin 平台的 Isaac 机械臂对比实验中，Movensys 实时控制栈的性能表现优于现有的外部机器人控制器架构，其修正原子误差 (MAE) 降低了约 85%。这一结果表明，实时控制层对于缩小物理人工智能系统中人工智能决策与实际动作之间的差距至关重要。
Movensys 的柔性运动技术源自麻省理工学院的研究，目前已应用于半导体制造设备等工业自动化领域。本研究提出了一种构建物理人工智能执行基础设施的方法，该方法将这项工业实时控制技术与基于机器人基金会模型的软件栈相结合。此外，报告还介绍了可扩展性方案，例如利用实时执行栈实现的基于传感器的自适应微调结构。
Movensys表示：“在物理人工智能系统中，关键不仅在于人工智能模型，还在于能够在真实世界环境中稳定执行的实时基础设施。”该公司还补充道：“我们将继续致力于开发基于工业控制技术的、适用于下一代机器人的物理人工智能执行平台。”
- 查看更多相关文章
You must be logged in to post a comment.