Unity Расширяет Робототехническую Промышленность С Новыми Релизами

Unity является одной из ведущих платформ для разработки и эксплуатации контента в режиме реального времени 3D, или RT3D. Компания недавно объявила о выпуске своего Object Pose Estimation, который направлен на улучшение робототехнической промышленности, в частности, в промышленной среде, с помощью использования технологий компьютерного зрения и симуляции.

Демонстрация Позы Объекта

Демонстрация Позы Объекта прошла вместе с соответствующей демонстрацией, показывающей, как роботы могут учиться с помощью синтетических данных.

Доктор Дэнни Лэнг является старшим вице-президентом по искусственному интеллекту в Unity.

«Это мощный пример системы, которая учится вместо того, чтобы быть запрограммированной, и когда она учится из синтетических данных, она может захватить гораздо более тонкие закономерности, чем любой программист мог бы», – сказал он. «Слоение наших технологий вместе показывает, как мы переходим границу, и мы начинаем иметь дело с чем-то, что действительно является ИИ, и в данном случае демонстрирует эффективность возможную при обучении роботов».

Когда доктор Лэнг говорит о слоении технологий компании, он частично ссылается на недавние релизы Unity, поддерживающие Robot Operating System (ROS), который является гибкой основой для разработки программного обеспечения роботов.

https://www.youtube.com/watch?v=dhVPml_IVr4

Расширение Предыдущих Релизов

До выпуска демонстрации Object Pose Estimation Unity выпустила пакет URDF Importer, открытый пакет Unity, вместе с ROS-TCP-Connector, который направлен на значительное снижение задержки сообщений между узлами ROS и Unity. Это позволяет роботу, работающему в симулированной среде, действовать почти в режиме реального времени.

Технология симуляции часто используется при тестировании приложений в опасных, дорогих или редких ситуациях. Используя симуляцию, приложения могут быть проверены до развертывания на роботе, что позволяет обнаружить потенциальные проблемы на ранней стадии. Объединив встроенный физический движок Unity и редактор Unity, можно создать бесконечное количество виртуальных сред.

С помощью комбинации этих инструментов демонстрация показала, как можно создать большие объемы синтетических, помеченных обучающих данных. Затем эти данные были использованы для обучения простой модели глубокого обучения для предсказания положения куба. Демонстрация предоставила учебник для тех, кто хочет повторить проект.

«С Unity мы не только демократизировали создание данных, но и предоставили доступ к интерактивной системе для симуляции сложных взаимодействий в виртуальной среде», – продолжил Лэнг.

«Вы можете разработать системы управления для автономного транспортного средства, например, или здесь для очень дорогих роботизированных рук, без риска повреждения оборудования или значительного увеличения стоимости промышленных установок. Способность доказать риск предполагаемых применений в высокочетверичной виртуальной среде сэкономит время и деньги для многих отраслей, готовых быть преобразованными робототехникой в сочетании с ИИ и машинным обучением».