Physical AI के लिए Thrixel
वास्तविक दुनिया के इनपुट और विशिष्टताओं को भौतिक एआई के लिए संरचित 3डी एसेटों, संपूर्ण वातावरण और सिमुलेशन डेटा में बदलें।
किसी मौजूदा वातावरण का पुनर्निर्माण करें या किसी विनिर्देश से एक संरचित दृश्य उत्पन्न करें।
वास्तविक दुनिया के इनपुट से
तस्वीरों और वीडियो से त्रिकोणीय मेश, PBR मटीरियल और अलग-अलग अर्थपूर्ण हिस्सों वाले 3D एसेट और अनेक वस्तुओं वाले वातावरण बनते हैं। USDA आउटपुट में सिमुलेशन वर्कफ़्लो के लिए आवश्यक संरचना और भौतिकी शामिल होती है।
एक दृश्य विशिष्टता से
सिमुलेशन-तैयार एसेटों और संबंधित कार्य परिभाषाओं के साथ पूर्ण संरचित दृश्य उत्पन्न करें। वास्तविक दुनिया के वितरण का उपयोग करके एसेटों और लेआउट में बदलाव करें, और अनुकरण सीखने के लिए रोबोट प्रक्षेप पथ का निर्माण करें।
जोड़ों से हिलने वाली वस्तुओं, भौतिक मटीरियल और कोलिज़न ज्यामिति वाला वातावरण, जो सिमुलेशन में इंटरैक्शन के लिए तैयार है। SimReady 3D क्या है?
जोड़ों से जुड़े हिस्से दर्शाते हैं कि दरवाज़े, ढक्कन और अन्य घटक कैसे हिलते हैं और आपस में क्रिया करते हैं।
भौतिक सतह गुण सिमुलेशन के भीतर संपर्क और गति का समर्थन करते हैं।
टकराव ज्यामिति वस्तुओं को हेरफेर और पर्यावरण संपर्क के लिए एक भौतिक उपस्थिति प्रदान करती है।
एसेट में उनके घटकों, संपर्क सतहों और पकड़ने के स्थानों की जानकारी होती है।
अलग-अलग जाल सार्थक घटकों की पहचान करते हैं, इसलिए एक हैंडल, दरवाजा और कैबिनेट निकाय प्रत्येक कार्य में भाग ले सकते हैं।
Thrixel रोबोट से वस्तुओं को संचालित करने के लिए पकड़ने के स्थान निर्धारित करता है और सिमुलेशन में पकड़ने और उठाने की जाँच करता है।
मेश कोलाइडर और USD Physics स्कीमा इंटरैक्शन के दौरान उपयोग किए जाने वाले संपर्कों और बाधाओं का वर्णन करते हैं।
पुनर्निर्माण वर्कफ़्लो रूप-रंग, ज्यामिति और भौतिक व्यवहार को जोड़ता है।
किसी एक वस्तु या पूरे सीन के चित्रों से शुरुआत करें। संदर्भ इनपुट और माप पुनर्निर्माण का मार्गदर्शन करते हैं।
एक संरचित एसेट में ज्यामिति, PBR बनावट, सिमेंटिक भागों के लिए अलग जाल और सिमुलेशन-तैयार भौतिकी बनाएं।
सिमुलेशन में एसेट का परीक्षण और अंशांकन करें। संपर्क, जोड़ों की गति और वस्तु को संचालित करने के दौरान उसके व्यवहार की जाँच करें।
प्रक्रियात्मक भिन्नता वास्तविक दुनिया के वितरण के आधार पर एक वातावरण को कई विन्यासों में विस्तारित करती है। संरचित दृश्य सिमुलेशन के लिए आवश्यक एसेटों, भौतिकी और कार्य परिभाषाओं को बरकरार रखते हैं।
रोबोट के गति-पथ वातावरण के साथ उसकी क्रियाओं को दर्ज करते हैं। अर्थपूर्ण हिस्से, निर्धारित पकड़ बिंदु और सत्यापित भौतिकी उन संचालन कार्यों में सहायक होते हैं जिनसे इमिटेशन लर्निंग के लिए डेटा तैयार किया जाता है।
संदर्भ इनपुट, लक्ष्य वातावरण और रोबोट कार्य साझा करें। टीम पुनर्निर्माण, दृश्य निर्माण और सिमुलेशन-डेटा आवश्यकताओं पर चर्चा कर सकती है।
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