現実世界の入力から
デジタルツインの再構築
写真とビデオは、三角形メッシュ、PBR マテリアル、および個別のセマンティック パーツを備えた 3D アセットおよびマルチオブジェクト環境になります。 USDA 出力には、シミュレーション ワークフローに必要な構造と物理学が含まれています。
Physical AI向けの3D制作
既存の環境を再構築するか、仕様から構造化されたシーンを生成します。
シーンの仕様から
大規模なシミュレーション データ
シミュレーション対応のアセットと対応するタスク定義を含む完全に構造化されたシーンを生成します。現実世界の分布を使用してアセットとレイアウトを変更し、模倣学習用のロボットの軌道を生成します。
プロンプトから完成したSimReadyシーンへ
多関節オブジェクト、物理マテリアル、衝突ジオメトリを備えた環境。シミュレーションでのインタラクションの準備が整っています。 SimReady 3D とは何ですか?
物理ジョイント
多関節パーツは、ドア、蓋、その他のコンポーネントがどのように動き、相互作用するかをモデル化します。
物理マテリアル
物理的な表面プロパティは、シミュレーション内の接触と動作をサポートします。
有効なコライダー
衝突ジオメトリは、オブジェクトに操作や環境相互作用のための物理的な存在を与えます。
ロボット インタラクションのためのセマンティック 3D
アセットには、コンポーネント、接触面、把持位置に関する情報が含まれます。
意味を持つパーツの推論
個別のメッシュが意味のあるコンポーネントを識別するため、ハンドル、ドア、キャビネット本体がそれぞれタスクに参加できます。
把持点の設定
Thrixelはロボット操作用の把持位置を設定し、シミュレーション内で把持と持ち上げを検証します。
正確な衝突ジオメトリ
メッシュ コライダーと USD Physics スキーマは、対話中に使用される接触と制約を記述します。
参照画像から検証済みのアセットへ
再構成ワークフローは、外観、ジオメトリ、物理的動作を結び付けます。
- 01
リファレンス入力
単一のオブジェクトまたはシーン全体の画像から始めます。参照入力と寸法が再構成のガイドとなります。
- 02
3D 再構築
ジオメトリ、PBR テクスチャ、セマンティック パーツ用の個別のメッシュ、およびシミュレーション対応の物理を構造化アセットに作成します。
- 03
Isaac Sim 検証
シミュレーションでアセットをテストおよび調整し、接触、関節運動、操作による動作を確認します。
シミュレーション内チェック
- 静置時の安定性
- 落下
- 滑り
- 関節の動作
- 把持と持ち上げ
ロボット学習用シミュレーション データ
アセットとシーンのバリエーション
プロシージャのバリエーションは、現実世界の分布に基づいて環境を複数の構成に拡張します。構造化されたシーンには、シミュレーションに必要なアセット、物理学、およびタスク定義が保持されます。
模倣学習の軌跡
ロボットの軌跡は、環境との相互作用をキャプチャします。セマンティック パーツ、作成された把持点、および検証された物理学は、模倣データの生成に使用される操作タスクをサポートします。
Physical AI プロジェクトについて話し合う
参照入力、ターゲット環境、ロボット タスクを共有します。チームは、再構築、シーン生成、シミュレーション データの要件について話し合うことができます。
Thrixelに問い合わせる