من مدخلات العالم الحقيقي
إعادة بناء التوأم الرقمي
تصبح الصور والفيديو أصولًا ثلاثية الأبعاد وبيئات متعددة الكائنات مع شبكات مثلثة ومواد PBR وأجزاء دلالية منفصلة. يحمل إخراج USDA البنية والفيزياء اللازمة لسير عمل المحاكاة.
إنشاء ثلاثي الأبعاد لـ Physical AI
إعادة بناء بيئة موجودة أو إنشاء مشهد منظم من المواصفات.
من مواصفات المشهد
بيانات المحاكاة على نطاق واسع
أنشئ مشاهد منظمة كاملة باستخدام أصول جاهزة للمحاكاة وتعريفات المهام المقابلة. قم بتنويع الأصول والتخطيطات باستخدام توزيعات العالم الحقيقي، وإنتاج مسارات روبوتية للتعلم بالتقليد.
من الوصف النصي إلى مشهد SimReady متكامل
بيئة تحتوي على أشياء مفصلية، ومواد فيزيائية، وهندسة تصادم، جاهزة للتفاعل في المحاكاة. ما هو SimReady 3D؟
مفاصل فيزيائية
تمثل الأجزاء المفصلية كيفية تحرك الأبواب والأغطية والمكونات الأخرى وتفاعلها.
مواد فيزيائية
تدعم خصائص السطح الفيزيائية الاتصال والحركة داخل المحاكاة.
مصادمات صالحة
تمنح هندسة التصادم الأجسام حضورًا فيزيائيًا يتيح تحريكها والتفاعل مع البيئة.
نماذج ثلاثية الأبعاد ذات دلالات واضحة لتفاعل الروبوتات
تحتوي الأصول على معلومات عن مكوّناتها وأسطح التلامس ومواضع الإمساك بها.
الاستدلال بمعاني الأجزاء ووظائفها
تحدد الشبكات المنفصلة المكونات ذات المعنى، بحيث يمكن لكل من المقبض والباب وجسم الخزانة المشاركة في المهمة.
نقاط إمساك محددة
يحدد Thrixel مواضع الإمساك اللازمة لمناولة الروبوتات للأجسام، مع اختبار الإمساك والرفع داخل المحاكاة.
هندسة تصادم دقيقة
تصف مصادمات الشبكات ومخططات USD Physics نقاط التلامس والقيود المستخدمة أثناء التفاعل.
من الصور المرجعية إلى الأصول التي تم التحقق من صحتها
يربط سير عمل إعادة البناء بين المظهر والهندسة والسلوك الفيزيائي.
- 01
المدخلات المرجعية
ابدأ بصور كائن واحد أو مشهد كامل. المدخلات والأبعاد المرجعية توجه عملية إعادة الإعمار.
- 02
إعادة بناء ثلاثية الأبعاد
أنشئ أشكالًا هندسية وأنسجة PBR وشبكات منفصلة للأجزاء الدلالية وفيزياء جاهزة للمحاكاة في أصل منظم.
- 03
التحقق من صحة Isaac Sim
اختبر الأصل وعايره داخل المحاكاة، مع فحص سلوكه عند التلامس وتحريك المفاصل والمناولة.
اختبارات داخل المحاكاة
- الاستقرار
- السقوط
- الانزلاق
- حركة المفاصل
- الإمساك والرفع
بيانات محاكاة لتعلّم الروبوتات
اختلاف الأصول والمشهد
يعمل الاختلاف الإجرائي على توسيع البيئة إلى تكوينات متعددة بناءً على توزيعات العالم الحقيقي. تحتفظ المشاهد المنظمة بالأصول والفيزياء وتعريفات المهام اللازمة للمحاكاة.
مسارات للتعلّم بالتقليد
تسجّل مسارات الروبوت تفاعلاته مع البيئة. وتدعم الأجزاء ذات الدلالات الواضحة ونقاط الإمساك المحددة والخصائص الفيزيائية المتحقق منها مهام المناولة التي تنتج بيانات التعلّم بالتقليد.
ناقش مشروع Physical AI
شارك المدخلات المرجعية والبيئة المستهدفة ومهام الروبوت. يمكن للفريق مناقشة إعادة الإعمار وتوليد المشهد ومتطلبات بيانات المحاكاة.
اتصل بـ Thrixel