Unity розширює галузі робототехніки завдяки новим випускам

Unity є однією з провідних платформ для розробки та експлуатації реального часу 3D-контенту. Компанія недавно оголосила про свій Об’єкт позестимуляцію, який спрямований на покращення галузі робототехніки, зокрема в промислових умовах, за допомогою використання комп’ютерного зору та технологій моделювання.

Демонстрація пози об’єкта

Демонстрація пози об’єкта відбулася разом з відповідною демонстрацією, яка показала, як роботи можуть навчатися за допомогою синтетичних даних.

Доктор Денні Ланге є старшим віце-президентом з питань штучного інтелекту в Unity.

«Це потужний приклад системи, яка вчиться замість того, щоб бути запрограмованою, і коли вона вчиться з синтетичних даних, вона здатна захопити набагато більш нюансовані закономірності, ніж будь-який програміст міг би зробити», – сказав він. «Накладення наших технологій одне на одне показує, як ми перетинаємо лінію, і ми починаємо мати справу з чимось, що є真正 штучним інтелектом, і в цьому випадку демонструємо ефективність можливої підготовки роботів».

Коли доктор Ланге говорить про накладення технологій компанії, він частково говорить про недавні випуски Unity, які підтримують Роботоподібну операційну систему (ROS), яка є гнучкою основою для розробки програмного забезпечення роботів.

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

Розширення попередніх випусків

До випуску демонстрації Об’єкт позестимуляції Unity випустила імпортер URDF, відкритий пакет Unity, разом з ROS-TCP-Connector, який спрямований на суттєве зниження затримки повідомлень між вузлами ROS і Unity. Це дозволяє роботам, що діють у симульованому середовищі, діяти майже в реальному часі.

Технологія моделювання часто використовується при тестуванні застосунків у небезпечних, дорогих або рідкісних ситуаціях. Використовуючи моделювання, застосунки можна перевірити до розгортання на роботі, що дозволяє рано виявити потенційні проблеми. Об’єднавши вбудований фізичний двигун Unity та редактор Unity, можна створити нескінченну кількість віртуальних середовищ.

З допомогою цих інструментів демонстрація показала, як можна створити великі об’єми синтетичних, позначених навчальних даних. Потім їх використовували для навчання простої глибинної моделі для передбачення положення куба. Демонстрація надала навчальний посібник для тих, хто бажає відтворити проєкт.

«З Unity ми не тільки демократизували створення даних, але й надали доступ до інтерактивної системи для симуляції складних взаємодій у віртуальному середовищі», – продовжив Ланге.

«Ви можете розробити системи управління для автономного транспортного засобу, наприклад, або тут для дуже дорогих роботизованих рук, без ризику пошкодження обладнання або суттєвого збільшення витрат на промислові установки. Здатність довести ризик призначених застосунків у високоякісному віртуальному середовищі буде економити час і гроші для багатьох галузей, які готуються до перетворення завдяки робототехніці в поєднанні з штучним інтелектом і машинним навчанням».