Thrixel dla fizycznej AI
Zamień dane wejściowe i specyfikacje ze świata rzeczywistego w ustrukturyzowane zasoby 3D, kompletne środowiska i dane symulacyjne dla fizycznej sztucznej inteligencji.
Zrekonstruuj istniejące środowisko lub wygeneruj ustrukturyzowaną scenę na podstawie specyfikacji.
Z danych wejściowych ze świata rzeczywistego
Zdjęcia i wideo stają się zasobami 3D i środowiskami złożonymi z wielu obiektów z siatkami trójkątów, materiałami PBR i oddzielnymi częściami semantycznymi. Dane wyjściowe USDA zawierają strukturę i fizykę niezbędną w procesach symulacji.
Ze specyfikacji sceny
Generuj sceny o pełnej strukturze z zasobami gotowymi do symulacji i odpowiednimi definicjami zadań. Zmieniaj zasoby i układy, korzystając z rozkładów w świecie rzeczywistym, i twórz trajektorie robotów w celu uczenia się przez naśladownictwo.
Środowisko z obiektami przegubowymi, materiałami fizycznymi i geometrią zderzeń, gotowe do interakcji w symulacji. Co to jest SimReady 3D?
Części przegubowe modelują sposób poruszania się i interakcji drzwi, pokryw i innych komponentów.
Właściwości powierzchni fizycznej wspierają kontakt i ruch w symulacji.
Geometria kolizyjna zapewnia obiektom fizyczną obecność umożliwiającą manipulację i interakcję z otoczeniem.
Zasoby niosą informacje o swoich komponentach, powierzchniach styku i miejscach uchwytów.
Oddzielne siatki identyfikują istotne komponenty, dzięki czemu uchwyt, drzwi i korpus szafki mogą uczestniczyć w zadaniu.
Autorzy Thrixel chwytają miejsca do manipulacji robotem, za pomocą kontroli chwytania i podnoszenia w symulacji.
Zderzacze siatkowe i schematy USD Physics opisują kontakty i ograniczenia stosowane podczas interakcji.
Proces rekonstrukcji łączy wygląd, geometrię i zachowanie fizyczne.
Zacznij od zdjęcia pojedynczego obiektu lub całej sceny. Dane wejściowe i wymiary referencyjne kierują rekonstrukcją.
Twórz geometrię, tekstury PBR, oddzielne siatki dla części semantycznych i fizykę gotową do symulacji w zasobach strukturalnych.
Przetestuj i skalibruj zasób w symulacji, sprawdzając jego zachowanie poprzez kontakt, artykulację i manipulację.
Wariacja proceduralna rozszerza środowisko na wiele konfiguracji w oparciu o rozkłady w świecie rzeczywistym. Ustrukturyzowane sceny zachowują zasoby, fizykę i definicje zadań potrzebne do symulacji.
Trajektorie robotów rejestrują interakcje z otoczeniem. Części semantyczne, autorskie punkty uchwytu i potwierdzona fizyka wspierają zadania manipulacyjne wykorzystywane do tworzenia imitacji danych.
Udostępnij dane wejściowe referencyjne, środowisko docelowe i zadania robota. Zespół może omówić wymagania dotyczące rekonstrukcji, generowania scen i danych symulacyjnych.
Skontaktuj się z Thrixel