Thrixel Physical AI-hez

Szimulációra kész világok a robottanuláshoz

Változtassa a valós bemeneteket és specifikációkat strukturált 3D-s eszközökké, teljes környezetekké és szimulációs adatokká a fizikai AI számára.

Robot interakció a Thrixel által generált konyhában. A bemutató 3×-os sebességgel látható.

3D alkotás a Physical AI számára

Rekonstruáljon egy meglévő környezetet, vagy hozzon létre egy strukturált jelenetet egy specifikációból.

Valós bemenetekből

Digitális ikerrekonstrukció

A fényképek és videók 3D-s eszközökké és több objektumból álló környezetekké válnak háromszöghálókkal, PBR anyagokkal és külön szemantikai részekkel. A USDA kimenet tartalmazza a szimulációs munkafolyamatokhoz szükséges struktúrát és fizikát.

Egy jelenet specifikációból

Szimulációs adatok nagy mennyiségben

Teljesen strukturált jelenetek létrehozása szimulációra kész 3D erőforrásokkal és a megfelelő feladatdefiníciókkal. Változtassa meg a 3D-s erőforrásokat és az elrendezéseket valós disztribúciók segítségével, és készítsen robotpályákat az imitációs tanuláshoz.

A felszólítástól a teljes SimReady jelenetig

Környezet csuklós tárgyakkal, fizikai anyagokkal és ütközési geometriával, készen áll a szimulációs interakcióra. Mi az a SimReady 3D?

Komplett konyhai környezet bútorokkal, gépekkel, csuklós tárgyakkal. Átrepülés 2× sebességgel látható.
  • Fizikai ízületek

    A csuklós részek modellezik az ajtók, fedők és egyéb alkatrészek mozgását és kölcsönhatását.

  • Fizikai anyagok

    A fizikai felület tulajdonságai támogatják az érintkezést és a mozgást a szimuláción belül.

  • Érvényes ütközők

    Az ütközési geometria fizikai jelenlétet biztosít az objektumoknak a manipulációhoz és a környezeti interakcióhoz.

Szemantikus 3D a robotok interakciójához

A 3D-s erőforrások információkat hordoznak alkatrészeikről, érintkezési felületeikről és megfogási helyeikről.

  • Szemantikai rész érvelése

    Külön hálók azonosítják az értelmes alkatrészeket, így a fogantyú, az ajtó és a szekrénytest egyaránt részt vehet egy-egy feladatban.

  • Meghatározott robotfogási pontok

    A Thrixel robotfogási helyeket határoz meg a robotkezeléshez, a szimuláció során végzett megfogás-emelés ellenőrzésekkel.

  • Precíz ütközési geometria

    A hálóütközők és a USD Physics sémák leírják az interakció során használt érintkezőket és kényszereket.

A referenciaképektől az érvényesített 3D-s erőforrásokig

A rekonstrukciós munkafolyamat összekapcsolja a megjelenést, a geometriát és a fizikai viselkedést.

  1. 01

    Referencia bemenetek

    Kezdje egyetlen tárgy vagy egy teljes jelenet képeivel. Referencia bemenetek és méretek irányítják a rekonstrukciót.

  2. 02

    3D rekonstrukció

    Hozzon létre geometriát, PBR textúrákat, külön hálókat a szemantikai részekhez és szimulációra kész fizikát egy strukturált 3D-s erőforrásban.

  3. 03

    Isaac Sim érvényesítés

    Tesztelje és kalibrálja a 3D-s erőforrást szimulációban, és ellenőrizze annak viselkedését érintkezés, artikuláció és manipuláció révén.

Szimulációs ellenőrzések

  • Nyugalomba kerülés
  • Ejtés
  • Csúszás
  • Mechanikus kötések mozgása
  • Megfogás és felemelés

Szimulációs adatok a robottanuláshoz

A Thrixellel generált 3D-elemek és textúrák változatai.

3D erőforrás és jelenet variáció

Az eljárási variáció több konfigurációra bővíti ki a környezetet a valós disztribúciók alapján. A strukturált jelenetek megtartják a szimulációhoz szükséges 3D-s erőforrásokat, fizikát és feladatmeghatározásokat.

Utánzás-tanulási pályák

A robotpályák rögzítik a környezettel való interakciókat. A szemantikai részek, a meghatározott robotfogási pontok és a validált fizika támogatják az imitációs adatok előállításához használt manipulációs feladatokat.

Beszéljen egy Physical AI projektről

Ossza meg a referencia bemeneteket, a célkörnyezetet és a robotfeladatokat. A csapat megbeszélheti a rekonstrukciót, a jelenetgenerálást és a szimulációs adatok követelményeit.

Lépjen kapcsolatba a Thrixellel