ยูนิตี้ขยายอุตสาหกรรมโรบอตด้วยการเปิดตัวใหม่

ยูนิตี้เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มชั้นนำสำหรับการพัฒนาและดำเนินการเนื้อหาที่มีเวลาจริง 3 มิติ หรือ RT3D บริษัทได้ประกาศการเปิดตัว Object Pose Estimation ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงอุตสาหกรรมโรบอต โดยเฉพาะในโรงงานอุตสาหกรรม โดยใช้เทคโนโลยีการมองเห็นของคอมพิวเตอร์และการจำลอง

การแสดงการวางท่าของวัตถุ

การแสดงการวางท่าของวัตถุเกิดขึ้นพร้อมกับการแสดงการเรียนรู้ของหุ่นยนต์โดยใช้ข้อมูลสังเคราะห์

ดร. แดนนี่ ลันเกอ เป็นรองประธานอาวุโสฝ่ายปัญญาประดิษฐ์ของยูนิตี้

“นี่เป็นตัวอย่างที่มีพลังของระบบที่เรียนรู้แทนการเขียนโปรแกรม และเมื่อมันเรียนรู้จากข้อมูลสังเคราะห์ มันสามารถจับภาพรูปแบบที่ซับซ้อนมากกว่าที่โปรแกรมเมอร์ใดๆ สามารถทำได้” เขากล่าว “การรวมเทคโนโลยีของเราเข้าด้วยกันแสดงให้เห็นว่าเรากำลังข้ามเส้น และเรากำลังเผชิญกับสิ่งที่แท้จริงๆ เป็น AI และในกรณีนี้ การแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ในการฝึกหุ่นยนต์”

เมื่อดร. ลันเกอพูดถึงการรวมเทคโนโลยีของบริษัท เขากำลังพูดถึงการเปิดตัวล่าสุดของยูนิตี้ที่รองรับ Robot Operating System (ROS) ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่ยืดหยุ่นสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์หุ่นยนต์

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

การสร้างบนการเปิดตัวก่อนหน้า

ก่อนการเปิดตัวการแสดงการวางท่าของวัตถุ ยูนิตี้ได้เปิดตัว URDF Importer ซึ่งเป็นแพ็คเกจยูนิตี้ที่เปิด源 และ ROS-TCP-Connector ซึ่งมีเป้าหมายเพื่อลดความล่าช้าของข้อความระหว่างโหนด ROS และยูนิตี้ ทำให้หุ่นยนต์ที่ทำงานใน环境จำลองสามารถทำงานในเวลาเกือบจริง

เทคโนโลยีการจำลองมักถูกใช้เมื่อทดสอบแอปพลิเคชันในสถานการณ์ที่อันตราย มีราคาแพง หรือหายาก โดยใช้การจำลอง แอปพลิเคชันสามารถตรวจสอบก่อนที่จะนำไปใช้กับหุ่นยนต์ ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจพบปัญหาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ โดยการรวมเครื่องยนต์ฟิสิกส์ที่มีมาจากยูนิตี้และ Unity Editor สามารถสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริงได้ไม่จำกัด

ด้วยการรวมเครื่องมือเหล่านี้ การแสดงให้เห็นถึงวิธีการสร้างข้อมูลการฝึกอบรมสังเคราะห์ที่มีฉลากจำนวนมาก ซึ่งใช้ในการฝึกโมเดลการเรียนรู้ลึกเพื่อคาดการณ์ตำแหน่งของลูกบาศก์ การแสดงให้เห็นตัวอย่างสำหรับผู้ที่ต้องการสร้างโครงการใหม่

“ด้วยยูนิตี้ เราไม่ได้เพียงแต่ทำให้การสร้างข้อมูลเป็นประชาธิปไตย แต่ยังให้การเข้าถึงระบบที่โต้ตอบได้สำหรับการจำลองการโต้ตอบที่ซับซ้อนใน环境เสมือนจริง” ลันเกอ继续

“คุณสามารถพัฒนาระบบควบคุมสำหรับยานพาหนะอัตโนมัติ หรือในกรณีนี้สำหรับหุ่นยนต์ที่มีราคาแพง безความเสี่ยงต่ออุปกรณ์หรือต้นทุนการ설置โรงงานอุตสาหกรรม เพื่อให้สามารถพิสูจน์ความเสี่ยงของการประยุกต์ใช้ในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงที่มีคุณภาพสูงจะช่วยประหยัดเวลาและเงินสำหรับอุตสาหกรรมหลายๆ ที่พร้อมที่จะถูกเปลี่ยนแปลงโดยโรบอตที่รวมกับ AI และ Machine Learning”