綠捷如何與 NVIDIA 合作優化機器人的複雜地形移動策略？

Question

Accepted Answer

綠捷透過整合 NVIDIA Jetson Orin 平台與 Isaac Lab 強化學習環境，顯著提升四足機器人於複雜地形的移動策略。

綠捷股份有限公司（GreenTrans）透過與恩嘉科技合作，導入 NVIDIA Jetson Orin 平台作為其四足機器人 GT5X 與 GT3X 的核心算力與 AI 運動控制單元。此舉旨在讓機器人從基本的移動能力，進階到能自主執行複雜任務。透過 NVIDIA Isaac Lab 強化學習訓練環境，綠捷能夠持續優化機器人面對崎嶇、不規則地形時的移動策略，使其能更精準、安全地在高難度環境下作業。這次合作不僅展現了 AI 在實際場域落地的強大運算能力，也象徵著臺灣自主機器人技術在核心運算與智慧化方面的重大進展。
採用 NVIDIA Jetson Orin 平台強化邊緣運算能力

綠捷的 GT 系列四足機器人，包括 GT5X 與 GT3X，均採用了 NVIDIA Jetson Orin 平台。這款平台專為邊緣運算而設計，提供了強大的 AI 運算能力，使得機器人能夠在現場即時處理感測器數據，並做出快速反應。這對於需要在複雜、動態環境中自主導航和執行任務的四足機器人至關重要。透過這項技術，機器人能夠在不依賴雲端連接的情況下，即時應對現場狀況，實現 AI 科技的實體落地應用。
運用 NVIDIA Isaac Lab 進行強化學習訓練

為了進一步提升機器人在複雜地形上的移動能力，綠捷利用 NVIDIA Isaac Lab 這一先進的強化學習訓練環境。該環境允許開發者在模擬的虛擬空間中，對機器人的運動控制邏輯進行大規模的訓練與優化。透過模擬各種極端地形，如崎嶇的地面、坡道，甚至樓梯，機器人可以學習到更穩健、更具適應性的移動策略，從而在真實世界中更好地應對挑戰，例如 GT5X 最高可挑戰約 20 公分高的階梯，並具備約 30 度的爬坡能力。
強化學習策略優化複雜地形移動

強化學習的應用，使得綠捷的四足機器人能夠透過不斷試錯與學習，自主發展出複雜地形的移動策略。這意味著機器人不再僅僅依賴預設的程式碼，而是能夠根據感測器回饋的環境資訊，動態調整其步態、重心和速度，以確保在不平坦、濕滑或具有高低差的地形上也能保持穩定與平衡。這種自主學習能力，是實現機器人在廠務維運、特殊環境作業等實際場景中高效運作的關鍵。
展現 AI 在實際場域落地的強大運算能力

綠捷與 NVIDIA 的合作，是 AI 技術從理論走向實踐的重要體現。透過整合先進的硬體平台與軟體訓練環境，不僅大幅提升了四足機器人的移動智慧化程度，也證明了 AI 在真實世界應用中的巨大潛力。這對於半導體巡檢、物料載運、安全監控等需要高度自主性與可靠性的場域，將帶來革命性的變革，使機器人能夠在傳統人力難以觸及或存在安全風險的環境中，執行精準且高效的任務。

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