Thrixel für Physical AI
Aus realen Referenzdaten und Spezifikationen entstehen strukturierte 3D-Assets, vollständige Umgebungen und Simulationsdaten für Physical AI.
Bestehende Umgebungen rekonstruieren oder strukturierte Szenen aus einer Spezifikation generieren.
Aus realen Referenzdaten
Aus Fotos und Videos entstehen 3D-Assets und Umgebungen mit mehreren Objekten, Dreiecksnetzen, PBR-Materialien und separaten semantischen Teilen. Die USDA-Ausgabe enthält die Struktur und Physik für Simulationsworkflows.
Aus einer Szenenspezifikation
Vollständige strukturierte Szenen mit simulationsbereiten Assets und zugehörigen Aufgabendefinitionen generieren. Assets und Anordnungen anhand realer Verteilungen variieren und Robotertrajektorien für Imitationslernen erzeugen.
Eine Umgebung mit beweglichen Objekten, Physikmaterialien und Kollisionsgeometrie für Interaktionen in der Simulation. Was ist SimReady 3D?
Gelenkverbindungen bilden ab, wie sich Türen, Deckel und andere Komponenten bewegen und miteinander interagieren.
Physikalische Oberflächeneigenschaften ermöglichen Kontakt und Bewegung in der Simulation.
Kollisionsgeometrie verleiht Objekten eine physikalische Präsenz für Manipulation und Interaktion mit der Umgebung.
Assets enthalten Informationen über ihre Komponenten, Kontaktflächen und Greifpositionen.
Separate Meshes kennzeichnen funktional relevante Komponenten. So können Griff, Tür und Schrankkorpus jeweils in eine Aufgabe einbezogen werden.
Thrixel definiert Greifpositionen für die Robotermanipulation und prüft Greifen und Anheben in der Simulation.
Mesh-Collider und USD-Physics-Schemas beschreiben die Kontakte und Randbedingungen bei Interaktionen.
Der Rekonstruktionsworkflow verbindet Erscheinungsbild, Geometrie und physikalisches Verhalten.
Bilder eines einzelnen Objekts oder einer vollständigen Szene dienen als Ausgangspunkt. Referenzmaterial und Abmessungen bestimmen die Rekonstruktion.
Geometrie, PBR-Texturen, separate Meshes für semantische Teile und simulationsbereite Physik in einem strukturierten Asset erstellen.
Das Asset in der Simulation testen und kalibrieren. Dabei wird sein Verhalten bei Kontakt, Gelenkbewegungen und Manipulation geprüft.
Prozedurale Variation erweitert eine Umgebung anhand realer Verteilungen zu mehreren Konfigurationen. Die strukturierten Szenen behalten die für die Simulation benötigten Assets, Physikeigenschaften und Aufgabendefinitionen bei.
Robotertrajektorien erfassen Interaktionen mit der Umgebung. Semantische Teile, definierte Greifpunkte und validierte Physik unterstützen die Manipulationsaufgaben, aus denen Imitationsdaten entstehen.
Referenzmaterial, Zielumgebung und Roboteraufgaben bilden die Grundlage für ein Gespräch mit dem Team über Rekonstruktion, Szenengenerierung und Anforderungen an Simulationsdaten.
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