物理 AI 合成驱动让机器人在虚拟世界中成长在现实世界中落地。面向高校的物理AI合成数据、高保真仿真与真机迁移一体化实训——TsingtaoAI VeyForge 项目团队一、行业背景Embodied AI正在推动人工智能从“能思考”走向“能动手”。机器人、无人车、协作机器人等物理智能体需要大量、多样、可标注的数据来学习感知与动作策略。然而在真实世界中采集这些数据既昂贵又危险且难以覆盖极端场景。仿真与数据合成技术因此成为具身智能发展的关键基础设施通过在虚拟世界中程序化生成 3D 资产、随机化场景与物理参数、自动输出标注研究者可以快速获得海量训练数据在 NVIDIA Isaac Sim 等高保真物理仿真平台中验证控制策略后再通过 Sim2Real 迁移到真实机器人实现“虚拟练真实用”。TsingtaoAI VeyForge团队提出的 Sim2Real 方案以“URDF → USD → Isaac Sim → ROS2 → 真机”为主轴强调在仿真中使用与真机一致的 URDF 模型和 ROS2 控制接口实现低代码、零适配的复用。本实训方案将 VeyForge 的工业级落地流程与系统化课程设计相结合为高校打造一套为期三天线上线下或24课时视频课件交付、可快速部署的物理AI合成与 Sim2Real 实训。二、方案目标与定位本方案面向应用型本科、高职及研究生实训旨在使学生理解具身智能、仿真数据合成、物理AI与 Sim2Real 的核心概念与完整链路。掌握 VeyForge 物理AI生成器生成 3D 视觉资产、VeyForge 物理属性配置注入物理参数、域随机化、自动标注的方法。掌握 NVIDIA Isaac Sim 的 USD 场景、PhysX 物理仿真、机器人加载与关节控制。掌握运动规划IK/RMPflow、抓取状态机、传感器仿真与视觉引导抓取。掌握 ROS2 桥接、myCobot 真机驱动、视觉定位与手眼标定。完成从 Isaac Sim 仿真到 myCobot 450 真机闭环抓取的 Sim2Real 迁移。三、总体架构本实训方案采用“物理AI合成 → 高保真仿真 → ROS2 控制桥接 → 真机闭环”四层架构形成完整的数据、算法与硬件闭环层级核心技术与工具作用物理AI合成层VeyForge 物理AI生成器、VeyForge 物理属性配置、Omniverse Replicator、USD生成 3D 视觉资产、注入质量/惯性/碰撞/关节等物理属性、场景合成、域随机化、自动标注高保真仿真层NVIDIA Isaac Sim、PhysX 5、URDF→USD Importer构建与真机一致的机器人仿真环境验证控制与抓取策略ROS2 控制桥接层ROS2 Humble、ros2_control、MoveIt2、RMPflow/Lula统一仿真与真机的控制接口实现 joint state / trajectory 互通真机闭环层myCobot 450、相机、手眼标定、AprilTag在真实场景下完成视觉定位、运动规划与抓取执行核心数据流VeyForge 物理AI生成 3D 视觉资产 → VeyForge 物理属性配置质量、惯性、碰撞、关节、摩擦→ USD/URDF → Isaac Sim 场景 → Replicator 合成数据含域随机化与自动标注→ 训练/验证模型 → ROS2 桥接 → 真机/仿真共用同一套控制代码 → 完成 Sim2Real 闭环。VeyForge官网链接Veyforge.tsingtaoai.com图片输入重建效果仿真测试四、技术方案实现概览4.1 物理AI合成与数据生成使用 VeyForge 物理AI生成器批量生成 3D 视觉资产GLB/USD定义几何、材质、纹理与颜色。通过 VeyForge 物理属性配置模块为生成的视觉资产注入完整动力学参数质量、质心、惯性张量、凸碰撞体VHACD、关节约束fixed/revolute/prismatic、摩擦材质等。基于配置管理统一默认物理参数密度、摩擦与单品特殊参数覆写实现自动化批量物理属性注入。输出带完整 PhysX 物理 Schema 的 USD/URDF 资产可直接导入 Isaac Sim。在VeyForge中搭建桌面场景使用随机化器对光照、物体位姿、纹理、相机参数进行域随机化。4.2 高保真仿真与机器人控制使用 Isaac Sim URDF Importer 将 myCobot 450 的 URDF 转换为 USD保留关节限位、质量惯量与碰撞体。使用 Articulation API 实现位置、速度、力矩三种控制模式理解 stiffness/damping 与 PD 控制的关系。基于微分 IKtranspose/pinv/DLS/SVD与 RMPflow 实现末端目标跟踪与避障。使用 PickPlaceController 状态机完成完整抓取-搬运-放置流程并分析力封闭、摩擦、events_dt 等参数。4.3 传感器仿真与视觉引导配置 RGB-D 相机、RTX LiDAR、IMU、Contact Sensor获取 RGB、深度、点云、力反馈数据。基于 HSV 颜色分割与深度反投影实现 Eye-to-Hand 视觉引导抓取。学习相机内参与手眼标定将像素坐标统一转换到机器人 base_link 坐标系。4.4 Sim2Real 真机迁移在 Isaac Sim 中启用 ROS2 bridge发布 /joint_states订阅 /joint_trajectory。在真实机器人上部署 mycobot_ros2 与 pymycobot使用同一套 ROS2 话题。通过相机获取目标位姿MoveIt2 规划轨迹下发到真机执行。使用 launch 参数 sim:true/false 实现仿真与真机模式一键切换业务代码无需感知底层差异。五、教学实训与科研应用场景3D 资产物理AI生成与物理属性配置用于数字孪生、元宇宙、影视/游戏资产课程。合成数据生成与自动标注用于计算机视觉、深度学习、目标检测与分割课程的数据准备。机器人运动规划与抓取用于机器人学、自动化、机械电子工程专业实验。视觉引导抓取与手眼标定用于机器视觉、多传感器融合、机器人操作课程。Sim2Real 真机迁移用于具身智能、强化学习、迁移学习、智能系统综合设计。多机器人协同与强化学习用于研究生阶段的群体智能、强化学习策略部署等科研课题。六、实训方案优势端到端闭环从 3D 数据合成到真机抓取覆盖具身智能研发全链路。仿真与真机一致统一URDF/ROS2接口实现“零适配”Sim2Real 迁移。物理高保真基于 NVIDIA Isaac Sim PhysX 5支持刚体、碰撞、摩擦、弹性等真实物理。数据自动标注Omniverse Replicator 自动生成多类型标注节省人工标注成本。模块化可扩展硬件、软件、算法高度解耦便于根据专业需求替换机器人、相机或大模型。产业对接以真实工业分拣、物流搬运、服务机器人为案例培养具备工程落地能力的学生。七、面向专业本方案适用于以下学科方向的应用型本科、高职及研究生实训自动化类自动化、机器人工程、智能装备与系统、工业智能等计算机类计算机科学与技术、软件工程、人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等电气类电气工程及其自动化、电气工程与智能控制等电子信息类电子信息工程、通信工程、人工智能、智能视觉工程等机械类机械工程、机械电子工程、智能制造工程、智能车辆工程等交通运输与航空航天类交通运输、飞行器控制、无人驾驶航空器系统工程、智能飞行器技术等其他交叉学科农业智能装备、智慧建筑、智能医学工程、物流工程等。八、实现案例案例一Isaac Sim 中基于物理AI合成的水杯抓取在 VeyForge 物理AI生成器中生成多款水杯视觉资产经 VeyForge 物理属性配置模块注入质量、惯性、凸碰撞体、摩擦等完整物理参数输出可仿真的 USD/URDF。随后通过 Omniverse Replicator 批量生成带 2D 边界框、语义分割和 6-DOF 位姿的抓取数据集。在 Isaac Sim 中导入 myCobot 450 与夹爪搭建桌面场景使用 PickPlaceController 完成仿真抓取。案例二从仿真到真机——myCobot 450 闭环抓取水杯将同一套 URDF/ROS2 控制接口从 Isaac Sim 迁移到真实 myCobot 450。通过相机检测 AprilTag 或水杯位姿经手眼标定转换到 base_link使用 ROS2 下发轨迹完成真实抓取实现 sim:true 与 sim:false 的一键切换。九、软件配置9.1 操作系统与仿真平台操作系统Ubuntu 22.04 LTS仿真平台NVIDIA Isaac Sim 5.1基于 Omniverse Kit3D 物理AI资产生成VeyForge 物理AI生成工具Python 版本3.109.2 机器人与中间件ROS2 发行版ROS2 Humble Hawksbill机器人驱动mycobot_ros2、pymycobot运动规划MoveIt2、Lula、RMPflow视觉驱动Intel RealSense ROS2 / Orbbec Gemini ROS29.3 Python 关键依赖numpy、scipy、matplotlib、opencv-python数值计算、可视化与图像处理omni.isaac.core / omni.isaac.ros2_bridgeIsaac Sim 核心 API 与 ROS2 桥接omni.replicator.coreOmniverse Replicator 合成数据生成trimesh、pyvhacd、usd-core、pyyamlVeyForge 物理属性配置中的网格分析、凸碰撞体生成、USD 物理 Schema 写入、 配置管理pyyaml、json、python-docx配置与文档生成pymycobot真机串口/USB 控制十、实现功能10.1 数据与仿真功能3D 资产物理AI生成VeyForge 物理AI生成器批量生成水杯、方块、圆柱等 3D 视觉资产VeyForge 物理属性配置模块注入质量、惯性、凸碰撞体、关节约束、摩擦材质等物理参数。域随机化光照、纹理、颜色、物体位姿、相机参数的随机化。自动标注输出 2D/3D BBox、语义/实例分割、深度图、法线图、6-DOF 位姿。URDF→USD保留 link、joint、limit、collision、visual、inertia。物理仿真刚体碰撞、摩擦、弹性、质量、关节驱动。10.2 机器人控制功能三种关节控制模式位置、速度、力矩。正/逆运动学、Jacobian 微分 IK、DLS/SVD 奇异处理。RMPflow 实时目标跟踪与避障。PickPlaceController 抓取状态机与多物体堆叠。传感器仿真RGB-D、LiDAR、IMU、Contact Sensor。10.3 Sim2Real 与视觉功能ROS2 桥接joint state 发布与 trajectory 订阅。真机驱动myCobot 450 串口/USB 控制、状态回读。视觉定位AprilTag / 颜色分割 / 深度反投影。手眼标定Eye-in-Hand / Eye-to-Hand。统一 launch 参数切换仿真与真机业务代码解耦。十一、三天或24课时课程大纲本课程采用“理论讲授 现场演示 动手实操 小组答辩”的项目式教学PBL每天约8 课时共 24 课时。本课程可以线上或线下授课也可以将制作好的课程课件、实验指导书和课程视频一次性交付给学校。3天或24课时的课程课时仅为建议也可以根据学校需求提供16课时2天-96课时12天不等的课程内容。Day 1物理AI合成与高保真仿真时间模块内容实验/交付08:30-10:00M1 具身智能与物理AI合成概论具身智能概念、Sim2Real gap、域随机化、VeyForge 方案概述课程知识导图10:00-10:30茶歇10:30-12:00M2 VeyForge 物理AI生成VeyForge 物理AI生成器基础、几何体生成、材质与纹理、参数化批量导出 GLB/USD 视觉资产生成一个水杯视觉资产12:00-13:30午餐13:30-15:00M3 VeyForge 物理属性配置与 USD/URDF 导出质量/质心/惯性张量计算、凸碰撞体VHACD、关节约束fixed/revolute/prismatic、摩擦材质YAML 参数模板USD 物理 Schema 写入为水杯注入完整物理属性并导出可仿真 USD/URDF15:00-15:15茶歇15:15-16:45M4 Isaac Sim 基础与仿真世界SimulationApp、World、USD Prim、PhysX、WebRTC headless 可视化创建第一个落体物理世界16:45-18:00M5 URDF→USD 与机器人场景搭建URDF 校验、Isaac Sim URDF Importer、导入 myCobot 450、检查关节/碰撞/scale、加入水杯与夹爪搭建可交互的 myCobot 抓取场景Day 2仿真数据合成、机器人控制与传感器时间模块内容实验/交付08:30-10:00M6 域随机化与 Replicator 合成数据Replicator 架构、Randomizer、Writer、Annotator、COCO 格式输出生成 100 张带 2D BBox 的数据集10:00-10:30茶歇10:30-12:00M7 机器人加载与关节控制Articulation API、Kinematic Chain、位置/速度/力矩控制、stiffness/damping控制 myCobot 关节完成正弦轨迹12:00-13:30午餐13:30-15:00M8 运动规划与末端控制FK/IK、Jacobian、微分 IK、DLS、RMPflow、Lula末端跟踪移动目标球15:00-15:15茶歇15:15-18:00M9 抓取状态机 M10 传感器仿真PickPlaceController 10 阶段、ParallelGripper/SurfaceGripper、RGB-D 相机、LiDAR、IMU、Contact Sensor仿真完成 pick-and-place采集 RGB-D 数据Day 3Sim2Real 真机部署与视觉闭环时间模块内容实验/交付08:30-10:00M11 ROS2 桥接与真机驱动Isaac Sim ↔ ROS2 bridge、/joint_states、/joint_trajectory、mycobot_ros2、pymycobot、串口配置真机与 Isaac Sim 接收同一 trajectory10:00-10:30茶歇10:30-12:00M12 真机视觉定位与手眼标定RealSense/Gemini ROS2、AprilTag/颜色分割、深度反投影、Eye-to-Hand/ Eye-in-Hand完成相机-机器人手眼标定12:00-13:30午餐13:30-15:30M13 统一仿真/真机切换与真机抓取sim:true/false launch 参数、业务代码解耦、真机闭环抓取水杯实现 Sim2Real 真机抓取15:30-15:45茶歇15:45-18:00综合项目展示与答辩各组展示系统架构、关键技术、抓取视频、问题与解决方案3 分钟路演 评审十二、实验项目清单编号实验名称对应模块能力目标Exp-1VeyForge 物理AI生成与物理属性配置 3D 水杯M2/M3掌握从视觉资产到可仿真 USD/URDF 的完整物理属性注入Exp-2URDF 校验与 USD 导入M5理解机器人描述与 Isaac Sim 导入Exp-3Omniverse Replicator 合成数据M6生成带自动标注的训练数据集Exp-4机器人关节控制与模式对比M7理解位置/速度/力矩控制与 PD 参数Exp-5IK/RMPflow 目标跟踪M8掌握运动规划与避障Exp-6PickPlace 状态机仿真M9实现完整抓取-放置流程Exp-7RGB-D 视觉引导抓取M10/M12从像素到世界坐标完成定位Exp-8Sim2Real 真机闭环抓取M11/M13完成仿真到真机的迁移十三、附录教学资源清单软件VeyForge 物理AI生成工具、NVIDIA Isaac Sim 5.1、ROS2 Humble、Ubuntu 22.04、Python 3.10硬件myCobot 450、RTX 4090数据集合成水杯/方块数据集、COCO 格式标注、AprilTag 标定图参考文档NVIDIA Isaac Sim 官方文档、Isaac Sim URDF 导入教程、myCobot ROS2 仓库、MoveIt2 教程、RealSense ROS2 仓库关于TsingtaoAITsingtaoAI志在成为全球领先的具身智能训练基础设施与数据服务提供商。公司专注于破解具身智能规模化落地的“虚实鸿沟”与“数据匮乏”难题打造基于Sim2Real双向闭环的通用机器人技能仿真基础设施。核心产品与技术VeyForge 具身数据合成平台实现从文本、图像或 CAD 秒级生成携带完整 PhysX 物理属性的 Robot-Ready 3D 资产解决传统仿真“能看不能训”的卡点。机器人技能仿真学习平台建立“仿真预训练—真机测试—数据回传—仿真校准”的双向闭环迭代机制将 Sim2Real 实体迁移成功率提升至80% 以上全面适配宇树、智元等四足、人形与轮式机器人。资质与合作公司获评国家高新技术企业与北京市“创新型”中小企业深度融入华为昇腾等国产算力生态已为华油能源、居家康养及20所高校等30余家标杆客户提供具身/机器人场景落地服务。获得千万元天使轮融资、长三角算力算法大赛冠军、山东省人社厅数字工程师大赛二等奖、宁波AI大赛二等奖等荣誉或奖项。以Robot-Ready数据飞轮赋能物理AI规模化落地。官方网站www.tsingtaoai.com 基于Veyforge物理AI合成的Sim2Real高校实训方案-TsingtaoAI
物理 AI 合成驱动让机器人在虚拟世界中成长在现实世界中落地。面向高校的物理AI合成数据、高保真仿真与真机迁移一体化实训——TsingtaoAI VeyForge 项目团队一、行业背景Embodied AI正在推动人工智能从“能思考”走向“能动手”。机器人、无人车、协作机器人等物理智能体需要大量、多样、可标注的数据来学习感知与动作策略。然而在真实世界中采集这些数据既昂贵又危险且难以覆盖极端场景。仿真与数据合成技术因此成为具身智能发展的关键基础设施通过在虚拟世界中程序化生成 3D 资产、随机化场景与物理参数、自动输出标注研究者可以快速获得海量训练数据在 NVIDIA Isaac Sim 等高保真物理仿真平台中验证控制策略后再通过 Sim2Real 迁移到真实机器人实现“虚拟练真实用”。TsingtaoAI VeyForge团队提出的 Sim2Real 方案以“URDF → USD → Isaac Sim → ROS2 → 真机”为主轴强调在仿真中使用与真机一致的 URDF 模型和 ROS2 控制接口实现低代码、零适配的复用。本实训方案将 VeyForge 的工业级落地流程与系统化课程设计相结合为高校打造一套为期三天线上线下或24课时视频课件交付、可快速部署的物理AI合成与 Sim2Real 实训。二、方案目标与定位本方案面向应用型本科、高职及研究生实训旨在使学生理解具身智能、仿真数据合成、物理AI与 Sim2Real 的核心概念与完整链路。掌握 VeyForge 物理AI生成器生成 3D 视觉资产、VeyForge 物理属性配置注入物理参数、域随机化、自动标注的方法。掌握 NVIDIA Isaac Sim 的 USD 场景、PhysX 物理仿真、机器人加载与关节控制。掌握运动规划IK/RMPflow、抓取状态机、传感器仿真与视觉引导抓取。掌握 ROS2 桥接、myCobot 真机驱动、视觉定位与手眼标定。完成从 Isaac Sim 仿真到 myCobot 450 真机闭环抓取的 Sim2Real 迁移。三、总体架构本实训方案采用“物理AI合成 → 高保真仿真 → ROS2 控制桥接 → 真机闭环”四层架构形成完整的数据、算法与硬件闭环层级核心技术与工具作用物理AI合成层VeyForge 物理AI生成器、VeyForge 物理属性配置、Omniverse Replicator、USD生成 3D 视觉资产、注入质量/惯性/碰撞/关节等物理属性、场景合成、域随机化、自动标注高保真仿真层NVIDIA Isaac Sim、PhysX 5、URDF→USD Importer构建与真机一致的机器人仿真环境验证控制与抓取策略ROS2 控制桥接层ROS2 Humble、ros2_control、MoveIt2、RMPflow/Lula统一仿真与真机的控制接口实现 joint state / trajectory 互通真机闭环层myCobot 450、相机、手眼标定、AprilTag在真实场景下完成视觉定位、运动规划与抓取执行核心数据流VeyForge 物理AI生成 3D 视觉资产 → VeyForge 物理属性配置质量、惯性、碰撞、关节、摩擦→ USD/URDF → Isaac Sim 场景 → Replicator 合成数据含域随机化与自动标注→ 训练/验证模型 → ROS2 桥接 → 真机/仿真共用同一套控制代码 → 完成 Sim2Real 闭环。VeyForge官网链接Veyforge.tsingtaoai.com图片输入重建效果仿真测试四、技术方案实现概览4.1 物理AI合成与数据生成使用 VeyForge 物理AI生成器批量生成 3D 视觉资产GLB/USD定义几何、材质、纹理与颜色。通过 VeyForge 物理属性配置模块为生成的视觉资产注入完整动力学参数质量、质心、惯性张量、凸碰撞体VHACD、关节约束fixed/revolute/prismatic、摩擦材质等。基于配置管理统一默认物理参数密度、摩擦与单品特殊参数覆写实现自动化批量物理属性注入。输出带完整 PhysX 物理 Schema 的 USD/URDF 资产可直接导入 Isaac Sim。在VeyForge中搭建桌面场景使用随机化器对光照、物体位姿、纹理、相机参数进行域随机化。4.2 高保真仿真与机器人控制使用 Isaac Sim URDF Importer 将 myCobot 450 的 URDF 转换为 USD保留关节限位、质量惯量与碰撞体。使用 Articulation API 实现位置、速度、力矩三种控制模式理解 stiffness/damping 与 PD 控制的关系。基于微分 IKtranspose/pinv/DLS/SVD与 RMPflow 实现末端目标跟踪与避障。使用 PickPlaceController 状态机完成完整抓取-搬运-放置流程并分析力封闭、摩擦、events_dt 等参数。4.3 传感器仿真与视觉引导配置 RGB-D 相机、RTX LiDAR、IMU、Contact Sensor获取 RGB、深度、点云、力反馈数据。基于 HSV 颜色分割与深度反投影实现 Eye-to-Hand 视觉引导抓取。学习相机内参与手眼标定将像素坐标统一转换到机器人 base_link 坐标系。4.4 Sim2Real 真机迁移在 Isaac Sim 中启用 ROS2 bridge发布 /joint_states订阅 /joint_trajectory。在真实机器人上部署 mycobot_ros2 与 pymycobot使用同一套 ROS2 话题。通过相机获取目标位姿MoveIt2 规划轨迹下发到真机执行。使用 launch 参数 sim:true/false 实现仿真与真机模式一键切换业务代码无需感知底层差异。五、教学实训与科研应用场景3D 资产物理AI生成与物理属性配置用于数字孪生、元宇宙、影视/游戏资产课程。合成数据生成与自动标注用于计算机视觉、深度学习、目标检测与分割课程的数据准备。机器人运动规划与抓取用于机器人学、自动化、机械电子工程专业实验。视觉引导抓取与手眼标定用于机器视觉、多传感器融合、机器人操作课程。Sim2Real 真机迁移用于具身智能、强化学习、迁移学习、智能系统综合设计。多机器人协同与强化学习用于研究生阶段的群体智能、强化学习策略部署等科研课题。六、实训方案优势端到端闭环从 3D 数据合成到真机抓取覆盖具身智能研发全链路。仿真与真机一致统一URDF/ROS2接口实现“零适配”Sim2Real 迁移。物理高保真基于 NVIDIA Isaac Sim PhysX 5支持刚体、碰撞、摩擦、弹性等真实物理。数据自动标注Omniverse Replicator 自动生成多类型标注节省人工标注成本。模块化可扩展硬件、软件、算法高度解耦便于根据专业需求替换机器人、相机或大模型。产业对接以真实工业分拣、物流搬运、服务机器人为案例培养具备工程落地能力的学生。七、面向专业本方案适用于以下学科方向的应用型本科、高职及研究生实训自动化类自动化、机器人工程、智能装备与系统、工业智能等计算机类计算机科学与技术、软件工程、人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等电气类电气工程及其自动化、电气工程与智能控制等电子信息类电子信息工程、通信工程、人工智能、智能视觉工程等机械类机械工程、机械电子工程、智能制造工程、智能车辆工程等交通运输与航空航天类交通运输、飞行器控制、无人驾驶航空器系统工程、智能飞行器技术等其他交叉学科农业智能装备、智慧建筑、智能医学工程、物流工程等。八、实现案例案例一Isaac Sim 中基于物理AI合成的水杯抓取在 VeyForge 物理AI生成器中生成多款水杯视觉资产经 VeyForge 物理属性配置模块注入质量、惯性、凸碰撞体、摩擦等完整物理参数输出可仿真的 USD/URDF。随后通过 Omniverse Replicator 批量生成带 2D 边界框、语义分割和 6-DOF 位姿的抓取数据集。在 Isaac Sim 中导入 myCobot 450 与夹爪搭建桌面场景使用 PickPlaceController 完成仿真抓取。案例二从仿真到真机——myCobot 450 闭环抓取水杯将同一套 URDF/ROS2 控制接口从 Isaac Sim 迁移到真实 myCobot 450。通过相机检测 AprilTag 或水杯位姿经手眼标定转换到 base_link使用 ROS2 下发轨迹完成真实抓取实现 sim:true 与 sim:false 的一键切换。九、软件配置9.1 操作系统与仿真平台操作系统Ubuntu 22.04 LTS仿真平台NVIDIA Isaac Sim 5.1基于 Omniverse Kit3D 物理AI资产生成VeyForge 物理AI生成工具Python 版本3.109.2 机器人与中间件ROS2 发行版ROS2 Humble Hawksbill机器人驱动mycobot_ros2、pymycobot运动规划MoveIt2、Lula、RMPflow视觉驱动Intel RealSense ROS2 / Orbbec Gemini ROS29.3 Python 关键依赖numpy、scipy、matplotlib、opencv-python数值计算、可视化与图像处理omni.isaac.core / omni.isaac.ros2_bridgeIsaac Sim 核心 API 与 ROS2 桥接omni.replicator.coreOmniverse Replicator 合成数据生成trimesh、pyvhacd、usd-core、pyyamlVeyForge 物理属性配置中的网格分析、凸碰撞体生成、USD 物理 Schema 写入、 配置管理pyyaml、json、python-docx配置与文档生成pymycobot真机串口/USB 控制十、实现功能10.1 数据与仿真功能3D 资产物理AI生成VeyForge 物理AI生成器批量生成水杯、方块、圆柱等 3D 视觉资产VeyForge 物理属性配置模块注入质量、惯性、凸碰撞体、关节约束、摩擦材质等物理参数。域随机化光照、纹理、颜色、物体位姿、相机参数的随机化。自动标注输出 2D/3D BBox、语义/实例分割、深度图、法线图、6-DOF 位姿。URDF→USD保留 link、joint、limit、collision、visual、inertia。物理仿真刚体碰撞、摩擦、弹性、质量、关节驱动。10.2 机器人控制功能三种关节控制模式位置、速度、力矩。正/逆运动学、Jacobian 微分 IK、DLS/SVD 奇异处理。RMPflow 实时目标跟踪与避障。PickPlaceController 抓取状态机与多物体堆叠。传感器仿真RGB-D、LiDAR、IMU、Contact Sensor。10.3 Sim2Real 与视觉功能ROS2 桥接joint state 发布与 trajectory 订阅。真机驱动myCobot 450 串口/USB 控制、状态回读。视觉定位AprilTag / 颜色分割 / 深度反投影。手眼标定Eye-in-Hand / Eye-to-Hand。统一 launch 参数切换仿真与真机业务代码解耦。十一、三天或24课时课程大纲本课程采用“理论讲授 现场演示 动手实操 小组答辩”的项目式教学PBL每天约8 课时共 24 课时。本课程可以线上或线下授课也可以将制作好的课程课件、实验指导书和课程视频一次性交付给学校。3天或24课时的课程课时仅为建议也可以根据学校需求提供16课时2天-96课时12天不等的课程内容。Day 1物理AI合成与高保真仿真时间模块内容实验/交付08:30-10:00M1 具身智能与物理AI合成概论具身智能概念、Sim2Real gap、域随机化、VeyForge 方案概述课程知识导图10:00-10:30茶歇10:30-12:00M2 VeyForge 物理AI生成VeyForge 物理AI生成器基础、几何体生成、材质与纹理、参数化批量导出 GLB/USD 视觉资产生成一个水杯视觉资产12:00-13:30午餐13:30-15:00M3 VeyForge 物理属性配置与 USD/URDF 导出质量/质心/惯性张量计算、凸碰撞体VHACD、关节约束fixed/revolute/prismatic、摩擦材质YAML 参数模板USD 物理 Schema 写入为水杯注入完整物理属性并导出可仿真 USD/URDF15:00-15:15茶歇15:15-16:45M4 Isaac Sim 基础与仿真世界SimulationApp、World、USD Prim、PhysX、WebRTC headless 可视化创建第一个落体物理世界16:45-18:00M5 URDF→USD 与机器人场景搭建URDF 校验、Isaac Sim URDF Importer、导入 myCobot 450、检查关节/碰撞/scale、加入水杯与夹爪搭建可交互的 myCobot 抓取场景Day 2仿真数据合成、机器人控制与传感器时间模块内容实验/交付08:30-10:00M6 域随机化与 Replicator 合成数据Replicator 架构、Randomizer、Writer、Annotator、COCO 格式输出生成 100 张带 2D BBox 的数据集10:00-10:30茶歇10:30-12:00M7 机器人加载与关节控制Articulation API、Kinematic Chain、位置/速度/力矩控制、stiffness/damping控制 myCobot 关节完成正弦轨迹12:00-13:30午餐13:30-15:00M8 运动规划与末端控制FK/IK、Jacobian、微分 IK、DLS、RMPflow、Lula末端跟踪移动目标球15:00-15:15茶歇15:15-18:00M9 抓取状态机 M10 传感器仿真PickPlaceController 10 阶段、ParallelGripper/SurfaceGripper、RGB-D 相机、LiDAR、IMU、Contact Sensor仿真完成 pick-and-place采集 RGB-D 数据Day 3Sim2Real 真机部署与视觉闭环时间模块内容实验/交付08:30-10:00M11 ROS2 桥接与真机驱动Isaac Sim ↔ ROS2 bridge、/joint_states、/joint_trajectory、mycobot_ros2、pymycobot、串口配置真机与 Isaac Sim 接收同一 trajectory10:00-10:30茶歇10:30-12:00M12 真机视觉定位与手眼标定RealSense/Gemini ROS2、AprilTag/颜色分割、深度反投影、Eye-to-Hand/ Eye-in-Hand完成相机-机器人手眼标定12:00-13:30午餐13:30-15:30M13 统一仿真/真机切换与真机抓取sim:true/false launch 参数、业务代码解耦、真机闭环抓取水杯实现 Sim2Real 真机抓取15:30-15:45茶歇15:45-18:00综合项目展示与答辩各组展示系统架构、关键技术、抓取视频、问题与解决方案3 分钟路演 评审十二、实验项目清单编号实验名称对应模块能力目标Exp-1VeyForge 物理AI生成与物理属性配置 3D 水杯M2/M3掌握从视觉资产到可仿真 USD/URDF 的完整物理属性注入Exp-2URDF 校验与 USD 导入M5理解机器人描述与 Isaac Sim 导入Exp-3Omniverse Replicator 合成数据M6生成带自动标注的训练数据集Exp-4机器人关节控制与模式对比M7理解位置/速度/力矩控制与 PD 参数Exp-5IK/RMPflow 目标跟踪M8掌握运动规划与避障Exp-6PickPlace 状态机仿真M9实现完整抓取-放置流程Exp-7RGB-D 视觉引导抓取M10/M12从像素到世界坐标完成定位Exp-8Sim2Real 真机闭环抓取M11/M13完成仿真到真机的迁移十三、附录教学资源清单软件VeyForge 物理AI生成工具、NVIDIA Isaac Sim 5.1、ROS2 Humble、Ubuntu 22.04、Python 3.10硬件myCobot 450、RTX 4090数据集合成水杯/方块数据集、COCO 格式标注、AprilTag 标定图参考文档NVIDIA Isaac Sim 官方文档、Isaac Sim URDF 导入教程、myCobot ROS2 仓库、MoveIt2 教程、RealSense ROS2 仓库关于TsingtaoAITsingtaoAI志在成为全球领先的具身智能训练基础设施与数据服务提供商。公司专注于破解具身智能规模化落地的“虚实鸿沟”与“数据匮乏”难题打造基于Sim2Real双向闭环的通用机器人技能仿真基础设施。核心产品与技术VeyForge 具身数据合成平台实现从文本、图像或 CAD 秒级生成携带完整 PhysX 物理属性的 Robot-Ready 3D 资产解决传统仿真“能看不能训”的卡点。机器人技能仿真学习平台建立“仿真预训练—真机测试—数据回传—仿真校准”的双向闭环迭代机制将 Sim2Real 实体迁移成功率提升至80% 以上全面适配宇树、智元等四足、人形与轮式机器人。资质与合作公司获评国家高新技术企业与北京市“创新型”中小企业深度融入华为昇腾等国产算力生态已为华油能源、居家康养及20所高校等30余家标杆客户提供具身/机器人场景落地服务。获得千万元天使轮融资、长三角算力算法大赛冠军、山东省人社厅数字工程师大赛二等奖、宁波AI大赛二等奖等荣誉或奖项。以Robot-Ready数据飞轮赋能物理AI规模化落地。官方网站www.tsingtaoai.com