NVIDIA Isaac Sim のセットアップ方法：実践ガイド

要約

• Ubuntu 22.04 に RTX GPU を搭載し、Omniverse Launcher を通じて Isaac Sim をインストール
• USD/URDF ファイルを用いてロボットをインポートし、PhysX を設定して現実的な物理シミュレーションを実現
• Replicator を活用し、ドメインランダマイゼーションによる合成データ生成
• ROS 2 Humble との連携は isaac_ros パッケージを介して実装
• Omniverse Nucleus を用いたクラウドインスタンスでのヘッドレス実行

1. インストールとシステム要件

ハードウェア要件

Isaac Sim の動作には以下が必要となります：

• GPU：NVIDIA RTX 30/40シリーズ もしくは A100/H100 （最低 RTX 2080 Ti 相当）
• CPU：8コア以上（Intel Xeon または AMD Ryzen 推奨）
• RAM：32GB以上（大規模シーンでは64GB推奨）
• ストレージ：20GB以上（NVMe SSD 推奨）

ソフトウェア前提条件

# Ubuntu 22.04 (確認済み)
sudo apt update
sudo apt install -y nvidia-driver-535 nvidia-cuda-toolkit
sudo apt install -y ros-humble-desktop ros-humble-isaac-ros

インストール手順

1. Omniverse Launcher のダウンロード

   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
   sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
   sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/3bf863cc.pub
   sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/ /"
   sudo apt update
   sudo apt install -y nvidia-omniverse-launcher
   

   Copy

2. Omniverse Launcher を通じた Isaac Sim のインストール

   • Omniverse Launcher を起動
   • Exchange を選択し、「Isaac Sim」で検索 → 2023.1.1 （最新安定版）をインストール

3. インストールの確認

   ./isaac-sim.sh
   

   Copy

   期待される出力：

   [Isaac Sim] 起動中...
   [Omniverse Kit] 起動中...
   

   Copy

一般的なインストールエラー

• エラー：CUDA の初期化に失敗 対処法：NVIDIA ドライバのインストールを確認

  nvidia-smi
  

  Copy

  GPU 情報が表示され、エラーがないことを確認

• エラー：ROS 2 Humble の依存関係が不足 対処法：ROS 2 Humble をインストール

  sudo apt install ros-humble-isaac-ros
  source /opt/ros/humble/setup.bash
  

  Copy

2. ロボットと USD シーンのインポート

サポートされているファイル形式

| フォーマット | 拡張子 | 備考 | | Universal Scene Description | .usd | Isaac Sim で推奨される形式 | | URDF | .urdf | isaac_ros を用いて USD に変換 | | SDF | .sdf | Gazebo フォーマット（ros2 run urdf_to_usd で変換） |

URDF ロボットのインポート（例：Franka Emika Panda）

1. Franka URDF のダウンロード

   mkdir -p ~/isaac_sim_ws/src
   cd ~/isaac_sim_ws/src
   git clone https://github.com/ros-industrial/franka_ros.git
   colcon build --symlink-install
   

   Copy

2. URDF を USD に変換

   ros2 run urdf_to_usd urdf_to_usd --input franka_ros/urdf/franka_panda.urdf --output franka_panda.usd
   

   Copy

3. Isaac Sim で読み込み

   • Isaac Sim を起動

     ./isaac-sim.sh
     

     Copy
   • Isaac Sim UI で：
     • ファイル → シーンのインポート
     • franka_panda.usd を選択
     • 開く をクリック

ロボットのジョイントとセンサーの設定

USD ファイルを編集し、センサー（カメラ、IMU など）を追加します：

def Camera "right_hand_camera" (
    xformOp:transform = @right_hand_camera_xform
    sensor:camera = {
        focalLength = 24.0
        horizontalAperture = 10.0
        clippingRange = (0.01, 100.0)
    }
)

3. PhysX シミュレーションとセンサー モデル

物理特性の設定

ロボットの USD ファイルを編集し、物理パラメータを調整します：

def Xform "panda_link0" (
    xformOp:transform = @panda_link0_xform
    physics:collisionApproxConvexHull = {
        approxConvexHull = true
        collisionEnabled = true
    }
    physics:rigidBody = {
        mass = 0.5
        enableGravity = true
    }
)

現実的なセンサーの有効化

1. カメラ センサーの追加

   def Camera "head_camera" (
       xformOp:transform = @head_camera_xform
       sensor:camera = {
           focalLength = 16.0
           horizontalAperture = 8.0
           clippingRange = (0.01, 50.0)
           resolution = (640, 480)
       }
   )
   

   Copy

2. 深度センサーの有効化

   # Python スクリプト（例：`simulation_app.py`）
   from omni.isaac.sensor import Camera
   camera = Camera(prim_path="/World/head_camera", resolution=(640, 480))
   camera.enable_depth()
   

   Copy

シミュレーションから現実へのドメインランダマイゼーション

Isaac Sim の Replicator を用いてドメインランダマイゼーションを実装します：

from omni.isaac.replicator import ReplicatorClient

# Replicator の初期化
replicator = ReplicatorClient()

# ランダマイゼーションパラメータの定義
randomization_params = {
    "physics": {
        "friction": {"min": 0.1, "max": 0.9},
        "mass": {"min": 0.5, "max": 2.0}
    },
    "lighting": {
        "intensity": {"min": 0.5, "max": 2.0}
    }
}

# シーンへの適用
replicator.randomize_scene(randomization_params)

4. Replicator を用いた合成データ生成

RGB-D データセットの生成

1. Replicator パイプラインの作成

   from omni.isaac.replicator import ReplicatorClient, Pipeline
   
   # 初期化
   replicator = ReplicatorClient()
   
   # パイプラインの定義
   pipeline = Pipeline()
   pipeline.add(Pipeline.create_camera_sensor("rgb_camera", resolution=(1280, 720)))
   pipeline.add(Pipeline.create_camera_sensor("depth_camera", resolution=(1280, 720), depth=True))
   
   # ランダマイゼーションの追加
   pipeline.add(Pipeline.randomize_physics(friction=(0.1, 0.9)))
   
   # データのエクスポート
   pipeline.add(Pipeline.write_to_disk("/data/rgb", format="png"))
   pipeline.add(Pipeline.write_to_disk("/data/depth", format="exr"))
   

   Copy

2. パイプラインの実行

   python3 replicator_pipeline.py --headless
   

   Copy

期待される出力

/data/
├── rgb/
│   ├── frame_000001.png
│   ├── frame_000002.png
│   └── ...
└── depth/
    ├── frame_000001.exr
    ├── frame_000002.exr
    └── ...

5. ROS 2 とのブリッジ統合

Isaac Sim と ROS 2 Humble の連携

1. ROS 2 Humble ブリッジのインストール

   sudo apt install ros-humble-isaac-ros-bridge
   

   Copy

2. ブリッジの起動

   ros2 launch isaac_ros_bridge isaac_ros_bridge.launch.py
   

   Copy

3. ジョイントステートトピックの公開

   # Python スクリプト（例：`joint_publisher.py`）
   from isaac_ros_bridge import IsaacRosBridge
   bridge = IsaacRosBridge()
   bridge.publish_joint_states("/franka_panda/joint_states")
   

   Copy

4. ROS 2 トピックへのサブスクライブ

   ros2 topic echo /franka_panda/joint_states
   

   Copy

一般的な ROS 2 の問題

• エラー：TF トランスフォームに失敗 対処法：robot_state_publisher が実行中であることを確認

  ros2 run robot_state_publisher robot_state_publisher --ros-args -p use_sim_time:=true
  

  Copy

• エラー：ノード /isaac_ros_bridge が見つかりません 対処法：ブリッジが起動していることを確認

  ros2 node list
  

  Copy

6. ヘッドレス実行とクラウド展開

Isaac Sim のヘッドレス実行

./isaac-sim.sh --headless --no-window --no-gui

AWS クラウドへの展開

1. EC2 インスタンスの起動

   • g5.2xlarge （NVIDIA T4 GPU）または g5.4xlarge （RTX 6000 Ada）を使用
   • AMI： Deep Learning AMI (Ubuntu 22.04)

2. AWS 上での Isaac Sim のインストール

   # 上記と同じインストール手順を実行
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
   sudo apt install -y nvidia-omniverse-launcher
   

   Copy

3. ヘッドレスシミュレーションの実行

   nohup ./isaac-sim.sh --headless --no-window --no-gui > simulation.log 2>&1 &
   

   Copy

Omniverse Nucleus を用いたマルチユーザーコラボレーション

1. Nucleus サーバーの起動

   omniverse-nucleus-server --headless --port 3000
   

   Copy

2. クライアントの接続

   ./isaac-sim.sh --nucleus-host <AWS_IP> --nucleus-port 3000
   

   Copy

次のステップ

1. セットアップのテスト：Isaac Sim の Manipulation 拡張機能を用いて、簡単なピックアンドプレイスタスクを実行
2. 合成データの生成：Replicator を活用し、10,000 枚の RGB-D イメージをトレーニング用に生成
3. クラウドへの展開：AWS EC2 の G5 インスタンスを用いて、10台以上のロボットへスケールアウト

より高度な Physical AI ワークフローを実現するためには、Hyperion コンサルティング の AI ツールコンサルティング をご活用ください。当社では、ロボティクス プロジェクトの加速をサポートいたします。