Durante la ROSCon 2025, Nvidia ha annunciato una serie di contributi strategici che ridefiniscono l’ecosistema della robotica open-source, consolidando il suo ruolo di motore tecnologico per la nuova generazione di robot autonomi. L’azienda ha presentato aggiornamenti sostanziali per ROS 2, introdotto il tool open-source Greenwave Monitor, rilasciato Isaac ROS 4.0, e rafforzato la collaborazione con partner globali come AgileX Robotics, Canonical, Ekumen Labs, Intrinsic, Robotec.ai e Stereolabs. Queste iniziative convergono verso un obiettivo comune: abilitare un’AI fisica distribuita, trasparente e interoperabile.
Cosa leggere
Supporto al gruppo Physical AI di OSRA
Il sostegno di Nvidia al gruppo Physical AI di OSRA (Open Source Robotics Alliance) segna una svolta nella standardizzazione del controllo robotico in tempo reale. Questa collaborazione mira a rendere ROS 2 il riferimento globale per applicazioni robotiche reali, superando i limiti di frammentazione hardware e software che storicamente hanno ostacolato la robotica industriale. Nvidia porta nel progetto la propria esperienza nell’accelerazione AI tramite GPU e nella gestione efficiente dei processi eterogenei. Le nuove architetture hardware introdotte nella piattaforma Jetson Thor offrono capacità computazionali paragonabili ai data center, ma ottimizzate per l’esecuzione on-edge, cioè direttamente a bordo del robot. Il gruppo Physical AI, supportato da Nvidia, Canonical e Intrinsic, sviluppa tool e interfacce in grado di integrare percezione, pianificazione e controllo in un’unica pipeline computazionale. Questo approccio permette ai robot di reagire in tempo reale a stimoli ambientali complessi, aprendo la strada alla robotica cognitiva.
Contributi a ROS 2 con astrazioni GPU-aware
Nvidia ha implementato in ROS 2 un set di astrazioni GPU-aware, pensate per gestire in modo dinamico processori diversi — CPU, GPU integrate e GPU discrete — senza richiedere modifiche al codice sorgente dei moduli robotici. Queste astrazioni permettono a ROS 2 di sfruttare automaticamente l’hardware più efficiente per ogni task, riducendo la latenza e massimizzando il throughput. Il contributo si traduce in una maggiore prevedibilità temporale nelle applicazioni in tempo reale, una caratteristica essenziale per i robot industriali e i sistemi di guida autonoma. Gli sviluppatori possono ora distribuire pipeline AI complesse su infrastrutture miste, mantenendo coerenza nei risultati e compatibilità cross-platform. Questa integrazione porta ROS 2 verso un’architettura hardware-aware, in grado di adattarsi rapidamente ai progressi di Nvidia e di altri produttori, consolidando il framework come standard aperto per l’intelligenza fisica.
Open-sourcing di Greenwave Monitor
Il tool Greenwave Monitor, ora open-source, rappresenta uno degli strumenti più attesi dagli sviluppatori ROS. Progettato da Nvidia per identificare colli di bottiglia prestazionali, analizza in tempo reale l’utilizzo delle risorse hardware e le inefficienze nei processi robotici. Integrato direttamente nel workflow ROS 2, Greenwave Monitor consente di diagnosticare problemi di sincronizzazione o rallentamenti GPU/CPU, riducendo drasticamente i tempi di debug e di ottimizzazione. Gli sviluppatori possono adattare liberamente il tool, condividere miglioramenti e integrarlo nei propri ambienti di simulazione. Questo rilascio open conferma l’impegno di Nvidia verso la trasparenza e la collaborazione scientifica, rendendo la diagnostica delle prestazioni un patrimonio comune dell’intera comunità ROS.
Rilascio di Nvidia Isaac ROS 4.0
Con il rilascio di Isaac ROS 4.0, Nvidia introduce una suite di librerie accelerate da GPU dedicate alla visione artificiale, alla navigazione autonoma e alla manipolazione robotica. La collezione, ottimizzata per i moduli Jetson Thor e Jetson Orin, consente di eseguire modelli AI avanzati con efficienza energetica superiore e latenza minima.
Le librerie CUDA integrate permettono di implementare facilmente algoritmi per percezione 3D, pianificazione dei movimenti e rilevamento oggetti, con compatibilità nativa ROS 2. La versione 4.0 amplia inoltre il supporto a Isaac Sim, la piattaforma di simulazione basata su Omniverse, che consente la validazione di robot virtuali in ambienti fotorealistici. Isaac ROS 4.0 è ora un tool essenziale per sviluppatori, università e startup che desiderano realizzare robot con capacità di autonomia avanzata e comportamenti adattivi.
Partnership con AgileX Robotics e Canonical
AgileX Robotics sfrutta i moduli Jetson per migliorare la navigazione autonoma nei propri robot mobili, mentre Canonical potenzia lo stack open-source su Ubuntu ROS, integrando le tecnologie Nvidia per garantire monitoraggio, sicurezza e osservabilità nativa. Queste partnership creano un ecosistema completo che unisce hardware ottimizzato e software open, riducendo la complessità dello sviluppo. AgileX utilizza inoltre Isaac Sim per test in ambienti virtuali realistici, consentendo iterazioni rapide prima del deployment reale.
Collaborazioni con Ekumen Labs e Intrinsic
La collaborazione con Ekumen Labs e Intrinsic (gruppo Alphabet) rafforza la sinergia tra simulazione e robotica fisica. Ekumen utilizza Isaac Sim per generare dataset sintetici fotorealistici, fondamentali per addestrare modelli di visione artificiale, mentre Intrinsic integra i modelli Nvidia per grasping e manipolazione all’interno della propria piattaforma Flowstate. L’obiettivo comune è la creazione di digital twin sincronizzati, in cui il robot reale e quello virtuale apprendono in parallelo, migliorando la precisione e riducendo i tempi di sviluppo.
Partnership con KABAM Robotics, Open Navigation, Robotec.ai e ROBOTIS
KABAM Robotics impiega Jetson Orin e il server Triton Inference per abilitare robot di sicurezza e manutenzione autonoma in ambienti industriali, mentre Open Navigation dimostra capacità di navigazione autonoma su larga scala integrando i moduli Nvidia con ROS 2 Jazzy. Robotec.ai collabora alla definizione di standard di simulazione cross-platform, mentre ROBOTIS adotta il modello Isaac GR00T N1.5 per la robotica modulare, garantendo autonomia scalabile ed efficienza energetica. Queste partnership espandono la compatibilità e riducono la frammentazione nello sviluppo di soluzioni robotiche globali.
Partnership con Stereolabs
La collaborazione con Stereolabs introduce una nuova generazione di camere ZED compatibili con Jetson Thor, capaci di fornire percezione spaziale in tempo reale con latenza minima. L’integrazione dell’SDK multi-camera ZED consente di mappare ambienti complessi e migliorare la precisione nella navigazione 3D e nella manipolazione robotica.
Benefici per performance e affidabilità
Grazie a queste innovazioni, Nvidia porta ROS 2 a livelli di efficienza mai raggiunti, con una riduzione delle latenze e un miglioramento delle performance del 40% su architetture ibride CPU-GPU. L’introduzione di strumenti diagnostici come Greenwave Monitor e librerie come Isaac ROS 4.0 aumenta l’affidabilità dei sistemi autonomi, riducendo errori e tempi di sviluppo. Le nuove astrazioni GPU-aware, unite alle ottimizzazioni Jetson, permettono di costruire robot più reattivi, sicuri e precisi, in grado di operare in ambienti reali con carichi computazionali intensi.
Implicazioni future per la robotica
Con questi contributi, Nvidia consolida la visione di una robotica collaborativa, trasparente e open-source, dove il software ROS 2 rappresenta il linguaggio comune dell’AI fisica. Le partnership con OSRA, Canonical e i principali attori del settore creano un terreno fertile per standard industriali condivisi, capaci di unire simulazione, percezione e controllo in tempo reale. L’obiettivo a lungo termine è portare l’intelligenza artificiale dal cloud al mondo fisico, permettendo ai robot di percepire, comprendere e interagire autonomamente con l’ambiente. Nvidia, grazie ai suoi contributi open, guida questa transizione globale, consolidando ROS 2 come infrastruttura universale della robotica moderna.
