物理AI技能库 让智能体驱动物理世界仿真与推理

本技能提供了一套完整的i4h工作流，用于在LeRobot数据集上微调GR00T或openpi PI0策略，适用于医疗机器人（如手术机器人、超声扫描、移动操作等）的演示训练。涵盖从数据解析、环境预检、训练执行、参数配置到验证的各个阶段。关键词：医疗机器人、策略微调、GR00T、PI0、LeRobot、i4h、NVIDIA Isaac、演示学习、后训练、检查点评估、手术机器人、机器人工作流。

这是一个基于 NVIDIA TAO 工具包的技能，用于 PointPillars 模型的训练、评估、导出、剪枝和推理。它支持将 LiDAR 点云转换为支柱（pillar）伪图像，并应用2D检测，从而实现3D目标检测。主要关键词：PointPillars、LiDAR、点云、3D目标检测、TAO、自主驾驶、机器人、TensorRT、模型训练。

本技能用于启动NVIDIA Isaac for Healthcare的交互式导管导航视口，支持实时XPBD导管物理仿真、DSA透视成像、C臂预设和中心线引导插入。适用于手术机器人导航、介入手术模拟、导管远程操作演示等场景。关键词：导管导航、手术机器人、介入手术、XPBD物理、透视视口、DSA、C臂、中心线插入、数字孪生、医学影像、交互式模拟。

用于验证和配置导管导航（catheter navigation）工作流的运行环境。检查主机/GPU 依赖、设置 PYTHONPATH、验证 CLI 注册并执行 CPU 冒烟测试；可解决 fluorosim 导入失败、CUDA/slangpy 相关等错误。关键词：导管导航、catheter navigation、i4h 工作流、环境设置、GPU 验证、PYTHONPATH、冒烟测试、fluorosim、slangpy、医疗工作流、手术机器人导航。

该技能用于在Isaac for Healthcare (i4h) 工作流中创建新的Agentic环境。它通过派生最接近的现有环境，快速搭建Env YAML、资产、任务、环境类和运行时五个核心文件，并提供验证与校验流程。适用于新环境/任务脚手架，不适用于场景编辑或烘焙。关键词：Isaac for Healthcare, i4h, 医疗工作流, Agentic环境, 环境创建, 任务脚手架, 环境验证, 医疗机器人。

用于机器人/智能体环境数据集制作，通过键盘或VR远程操作工具录制人类示范到HDF5，支撑模仿学习等后续流程。关键词：遥操作、i4h、HDF5、演示录制、数据集、机器人、工作流。

用于通过视觉语言模型（VLM）自动标注机器人任务回合数据集（HDF5），判断每个回合是否成功，并支持筛选成功数据用于微调。关键词：数据集标注、VLM、成功判定、HDF5过滤、机器人工作流、i4h、视觉语言模型、自动化标注。

该技能用于训练、评估、导出和推理CenterPose模型，实现6-DoF物体姿态估计与关键点检测。支持AutoML、多GPU训练、TensorRT部署，适用于机器人、智能汽车等场景的物体姿态回归。关键词：CenterPose、姿态估计、关键点检测、6-DoF、物体姿态、TAO训练、TensorRT。