Thrixel для Physical AI

Світи, готові до симуляції для навчання роботів

Перетворіть реальні вхідні дані та специфікації на структуровані 3D-активи, повне середовище та дані моделювання для фізичного ШІ.

Взаємодія роботів на кухні, згенерованій Thrixel. Демонстрація показана зі швидкістю 3x.

Створення 3D для Physical AI

Реконструювати існуюче середовище або створити структуровану сцену зі специфікації.

З реальних вхідних даних

Цифрова реконструкція близнюків

Фотографії та відео стають 3D-активами та багатооб’єктними середовищами з трикутними сітками, матеріалами PBR та окремими семантичними частинами. Вихідні дані USDA містять структуру та фізику, необхідні для робочих процесів моделювання.

З специфікації сцени

Дані моделювання в масштабі

Створюйте повністю структуровані сцени з активами, готовими до симуляції, і відповідними визначеннями завдань. Змінюйте ресурси та макети за допомогою реальних дистрибутивів і створюйте траєкторії роботів для імітаційного навчання.

Від підказки до повної сцени SimReady

Середовище з артикульованими об’єктами, фізичними матеріалами та геометрією зіткнень, готове до взаємодії в симуляції. Що таке SimReady 3D?

Повноцінне кухонне середовище з меблями, технікою та шарнірними предметами. Проліт показано зі збільшенням 2×.
  • Фізика суглобів

    Шарнірні частини моделюють рух і взаємодію дверей, кришок та інших компонентів.

  • Матеріали з фізики

    Фізичні властивості поверхні підтримують контакт і рух у симуляції.

  • Дійсні колайдери

    Геометрія зіткнення надає об’єктам фізичну присутність для маніпулювання та взаємодії з навколишнім середовищем.

Семантичне 3D для взаємодії роботів

Активи несуть інформацію про свої компоненти, контактні поверхні та місця захоплення.

  • Смислова частина міркування

    Окремі сітки визначають важливі компоненти, тому ручка, двері та корпус шафи можуть брати участь у виконанні завдання.

  • Визначені точки захоплення робота

    Thrixel визначає точки захоплення об’єктів роботом і перевіряє захоплення та піднімання в симуляції.

  • Точна геометрія зіткнення

    Меш-колайдери та схеми USD Physics описують контакти та обмеження, що використовуються під час взаємодії.

Від еталонних зображень до перевірених ресурсів

Робочий процес реконструкції поєднує зовнішній вигляд, геометрію та фізичну поведінку.

  1. 01

    Довідкові входи

    Почніть із зображення окремого об’єкта або цілої сцени. Вхідні дані та розміри керують реконструкцією.

  2. 02

    3D реконструкція

    Створюйте геометрію, текстури PBR, окремі сітки для семантичних частин і фізику, готову до симуляції, у структурованому ресурсі.

  3. 03

    Перевірка Isaac Sim

    Випробуйте та відкалібруйте актив у симуляції, перевіряючи його поведінку через контакт, артикуляцію та маніпуляції.

Перевірки в симуляції

  • Стабілізація
  • Падіння
  • Ковзання
  • Рух механічних суглобів
  • Візьміть і підніміть

Дані моделювання для навчання роботів

Актив і варіація сцени

Процедурні варіації розширюють середовище на кілька конфігурацій на основі реальних розподілів. Структуровані сцени зберігають активи, фізику та визначення завдань, необхідні для моделювання.

Імітаційно-навчальні траєкторії

Траєкторії роботів фіксують взаємодію з навколишнім середовищем. Семантичні частини, визначені точки захоплення робота та перевірена фізика підтримують завдання маніпулювання, які використовуються для створення імітаційних даних.

Обговоріть проект Physical AI

Поділіться вхідними даними, цільовим середовищем і завданнями робота. Команда може обговорити реконструкцію, створення сцени та вимоги до даних моделювання.

Зв'язатися з Thrixel