Synthetic perception datasets
Generate labeled RGB, depth, segmentation, and pose data from industrial scenes when real data collection is expensive, risky, or incomplete.
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Robotics
Industrielle synthetische Daten für Weltmodelle, Physical AI und Embodied AI
DataMesh Robotics erzeugt industrietaugliche synthetische Trainingsdaten für Physical AI und Embodied AI. Erstellen Sie digitale Zwillinge, simulieren Sie Sensoren, labeln Sie Ground Truth automatisch und exportieren Sie nach NVIDIA Isaac Sim/Omniverse und in Robotik-Pipelines.
Kernfunktionen
Verbinden Sie Daten, Workflows und Feldausführung, damit Teams Kontext verstehen, schneller handeln und Arbeit nachvollziehbar halten.
- Industrielle Szenenmodellierung
Erstellen Sie hochrealistische Industrieumgebungen aus CAD/BIM, Anlagenplänen, Asset-Bibliotheken und Standortbedingungen, optimiert für Simulationen im großen Maßstab.
- Fotorealistische visuelle Generierung
Generieren Sie hochwertige RGB- und synthetische Bilder mit steuerbarer Beleuchtung, Texturen und Kameraoptik, um robuste Wahrnehmungsmodelle für reale Varianz zu trainieren.
- Physik- und Materialeigenschaften
Weisen Sie physische Attribute wie Masse, Reibung, Rückprall, Gelenke und Constraints sowie Materialdefinitionen zu, damit Interaktionen realistisch werden.
- Automatisch gelabelte Ground Truth
Erzeugen Sie konsistente Annotationen im großen Maßstab, etwa Segmentierungsmasken, 2D/3D-Bounding-Boxes, Instanz-IDs, Tiefe, Keypoints, Posen, Trajektorien und Szenenmetadaten.
- Industrielle Aufgabenziele und Rewards
Definieren Sie Ziele, Erfolgskriterien und Reward-Signale für industrielle Aufgaben mit engen Toleranzen, mehrstufigen Abläufen, Sicherheitsgrenzen und domänenspezifischer Semantik.
- Export in Trainings- und Simulations-Stacks
Paketieren Sie Datensätze und OpenUSD-Szenen für Training, Evaluation und Sim2Real-Workflows, einschließlich Integrationspfaden für NVIDIA Isaac Sim/Omniverse und gängige Robotik-Toolchains.
Anwendungsfälle
Praktische Anwendungen und bewährte Szenarien aus verschiedenen Branchen.
Robotics scenario validation
Test robot tasks against facility layout, object constraints, and process logic before moving into physical trials.
Sim-to-real pipeline preparation
Package scene assets, labels, and task variation for downstream training stacks and robotics simulation environments.
Überblick
DataMesh Robotics generiert industrietaugliche synthetische Trainingsdaten für Physical AI und Embodied AI. Erstellen Sie digitale Zwillinge, simulieren Sie Sensoren, labeln Sie Ground Truth automatisch und exportieren Sie nach NVIDIA Isaac Sim/Omniverse.
Vorabzugang — DataMesh Robotics ist derzeit für ausgewählte Unternehmenspartner verfügbar.
Bereit für schnellere Robotik-Trainingspipelines?
Nennen Sie uns Zielroboter, Aufgaben und Umgebung. Wir schlagen einen Plan zur Datengenerierung, einen Integrationsansatz und eine Demo für Ihr industrielles Szenario vor.
Kontakt: robotics@datamesh.com
Häufig gestellte Fragen
Welche Datentypen können generiert werden?
Wir erzeugen multimodale Datensätze wie RGB-Bilder, Tiefe, Segmentierung, Instanz-IDs, 2D/3D-Bounding-Boxes, Objektposen, Roboterzustände, Trajektorien und Szenenmetadaten.
Geht es nur um Wahrnehmung oder auch um Manipulation?
Beides. Wahrnehmungsdatensätze sind häufig, aber DataMesh Robotics ist für verkörperte Aufgaben ausgelegt, bei denen Physik wichtig ist: Manipulation, kontaktreiche Interaktionen, Mobilität und Inspektion.
Wie unterstützen Sie Sim-to-Real-Transfer?
Wir kombinieren industriell genaue Geometrie und Constraints mit Physikparametern und strukturierter Variation wie Domain Randomization.
Können Sie NVIDIA Isaac Sim integrieren?
DataMesh Robotics ist für OpenUSD-basierte Workflows konzipiert und kann je nach Umgebung und Anforderungen an Isaac Sim/Omniverse-Pipelines angepasst werden.
Können proprietäre Assets genutzt werden?
Ja. Wir können Ihre Assets übernehmen und für Simulationen optimieren, während Enterprise-Deployment-Optionen Ihr geistiges Eigentum schützen.
Wie sieht ein Pilotprojekt aus?
Ein Pilot umfasst typischerweise eine Zielumgebung, einen kleinen Aufgabensatz, eine Datensatzspezifikation, einen Integrationspfad in Ihren Trainings-Stack und eine Validierungsschleife.
Kann dies on-premise bereitgestellt werden?
Ja. DataMesh Robotics kann in Cloud- und On-Premise-Umgebungen eingesetzt werden.
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