NVIDIA Eureka는 최첨단 센서와 알고리즘을 통합하여 로봇의 기능을 향상시키는 첨단 AI 에이전트입니다. 이 에이전트는 로봇이 주변을 전례 없는 정확도로 감지하고 환경 피드백에 따라 실시간으로 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. Eureka의 기능은 로봇이 복잡한 시나리오에 적응할 수 있도록 하여 길 안내부터 물체 조작까지 다양한 작업에서 운영 효율성을 향상시킵니다.

다중 에이전트 자율 폐기물 수집 시스템은 경로 계획에 협력하도록 개별 폐기물 로봇을 훈련시키는 연구 기반 플랫폼입니다. 에이전트는 중복 커버리지를 피하고, 이동 거리를 최소화하며, 동적 폐기물 생성 패턴에 대응하는 방법을 학습합니다. Python으로 구축되었으며, 정책을 테스트하고 개선하기 위한 시뮬레이션 환경을 통합합니다. 사용자들은 도시 지도, 폐기물 하차 지점, 에이전트 센서, 보상 구조를 구성하여 특정 도시 지역 또는 운영 제약 조건에 맞게 행동을 조정할 수 있습니다.

NavGround는 2D 환경에서 차동 구동 및 홀로노믹 로봇을 위한 반응형 모션 플래닝, 장애물 회피, 경로 생성을 제공하는 포괄적인 AI 기반 내비게이션 프레임워크입니다. 동적 맵 표현과 센서 융합을 통합하여 정적 및 이동하는 장애물을 감지하고, 속도 장애물 방법을 적용하여 충돌 없는 속도를 계산하며, 로봇의 운동학과 역학을 준수합니다. 경량의 C++ 라이브러리는 모듈형 API와 ROS 지원을 제공하여 SLAM 시스템, 경로 계획자, 제어 루프와 원활하게 통합할 수 있게 합니다. 실시간 성능과 즉석에서 적응하는 성능 덕분에 서비스 로봇, 자율 차량, 연구 프로토타입에 적합하며, 복잡하거나 역동적인 시나리오에서도 우수한 성능을 발휘합니다. 프레임워크의 맞춤형 비용 함수 및 확장 가능 아키텍처는 빠른 실험과 내비게이션 행동의 최적화를 용이하게 합니다.

Symbotic은 창고 자동화를 강화하도록 설계된 고급 AI 에이전트입니다. 최첨단 로봇과 AI 솔루션을 활용하여 창고 내 상품 및 재고 흐름을 최적화합니다. 시스템은 컴퓨터 비전과 기계 학습 알고리즘을 사용하여 재고 처리를 빠르고 정확하게 수행하여 운영 비용을 절감하고 효율성을 높입니다. 자율적인 상품 이동, 실시간 재고 추적 및 데이터 분석의 기능이 포함되어 있으며, 전통적인 창고 운영을 높은 효율성을 지닌 자동화 시스템으로 변화시키는 것을 목표로 합니다.