Physical AI için Thrixel

Robot öğrenimi için simülasyona hazır dünyalar

Gerçek dünyadaki girdileri ve spesifikasyonları yapılandırılmış 3D varlıklara, eksiksiz ortamlara ve fiziksel yapay zeka için simülasyon verilerine dönüştürün.

Thrixel tarafından oluşturulan bir mutfakta robot etkileşimi. Gösteri 3× hızda gösterilmiştir.

Physical AI için 3D Oluşturma

Mevcut bir ortamı yeniden inşa edin veya bir spesifikasyondan yapılandırılmış bir sahne oluşturun.

Gerçek dünyadaki girdilerden

Dijital ikiz rekonstrüksiyonu

Fotoğraflar ve videolar, üçgen ağlar, PBR malzemeleri ve ayrı anlamsal parçalarla 3B varlıklara ve çok nesneli ortamlara dönüşür. USDA çıkışı, simülasyon iş akışları için gereken yapıyı ve fiziği taşır.

Bir sahne spesifikasyonundan

Geniş ölçekte simülasyon verileri

Simülasyona hazır varlıklar ve karşılık gelen görev tanımlarıyla tam yapılandırılmış sahneler oluşturun. Varlıkları ve düzenleri gerçek dünyadaki dağıtımları kullanarak çeşitlendirin ve taklit öğrenim için robot yörüngeleri üretin.

İstemden Eksiksiz SimReady Sahnesine

Simülasyonda etkileşime hazır, eklemli nesneler, fizik malzemeleri ve çarpışma geometrisine sahip bir ortam. SimReady 3D nedir?

Mobilyalar, aletler ve mafsallı nesnelerle dolu eksiksiz bir mutfak ortamı. Geçiş 2× hızda gösterilmiştir.
  • Fizik eklemleri

    Mafsallı parçalar kapıların, kapakların ve diğer bileşenlerin nasıl hareket ettiğini ve etkileşimde bulunduğunu modeller.

  • Fizik malzemeleri

    Fiziksel yüzey özellikleri simülasyondaki teması ve hareketi destekler.

  • Geçerli çarpıştırıcılar

    Çarpışma geometrisi, nesnelere manipülasyon ve çevre etkileşimi için fiziksel bir varlık kazandırır.

Robot Etkileşimi için Anlamsal 3D

Varlıklar; bileşenleri, temas yüzeyleri ve kavrama konumları hakkında bilgi taşır.

  • Semantik kısım muhakemesi

    Ayrı ağlar anlamlı bileşenleri tanımlar, böylece bir tutamak, kapı ve dolap gövdesinin her biri bir göreve katılabilir.

  • Tanımlanmış kavrama noktaları

    Thrixel, robotların nesneleri manipüle etmesi için kavrama noktaları tanımlar ve bunları simülasyonda kavrama ve kaldırma testleriyle kontrol eder.

  • Hassas çarpışma geometrisi

    Örgü çarpıştırıcıları ve USD Physics şemaları, etkileşim sırasında kullanılan temasları ve kısıtlamaları tanımlar.

Referans Görüntülerden Doğrulanmış Varlıklara

Yeniden yapılandırma iş akışı görünümü, geometriyi ve fiziksel davranışı birbirine bağlar.

  1. 01

    Referans girişleri

    Tek bir nesnenin veya tüm sahnenin görüntüsüyle başlayın. Referans girdileri ve boyutlar yeniden yapılanmaya rehberlik eder.

  2. 02

    3D rekonstrüksiyon

    Yapılandırılmış bir varlıkta geometri, PBR dokular, anlamsal parçalar için ayrı ağlar ve simülasyona hazır fizik oluşturun.

  3. 03

    Isaac Sim doğrulaması

    Varlığı simülasyonda test edin ve kalibre edin; temas, artikülasyon ve manipülasyon aracılığıyla davranışını kontrol edin.

Simülasyon içi kontroller

  • Dengeye gelme
  • Bırak
  • Kaydırma
  • Eklem hareketi
  • Tut ve kaldır

Robot Öğrenimi için Simülasyon Verileri

Varlık ve sahne değişimi

Prosedürel çeşitlilik, ortamı gerçek dünya dağıtımlarına dayalı olarak birden fazla konfigürasyona genişletir. Yapılandırılmış sahneler simülasyon için gereken varlıkları, fiziği ve görev tanımlarını korur.

Taklit öğrenme yörüngeleri

Robot yörüngeleri çevreyle olan etkileşimleri yakalar. Anlamsal bölümler, tanımlanmış kavrama noktaları ve doğrulanmış fizik, taklit verileri üretmek için kullanılan manipülasyon görevlerini destekler.

Bir Physical AI Projesini Tartışın

Referans girişlerini, hedef ortamı ve robot görevlerini paylaşın. Ekip yeniden yapılandırma, sahne oluşturma ve simülasyon verisi gereksinimlerini tartışabilir.

Thrixel ile iletişime geçin