Synthetic perception datasets
Generate labeled RGB, depth, segmentation, and pose data from industrial scenes when real data collection is expensive, risky, or incomplete.
← Productos
Robotics
Datos sintéticos industriales para world models, Physical AI e IA corporizada
DataMesh Robotics genera datos de entrenamiento sintéticos de grado industrial para Physical AI e IA corporizada. Cree gemelos digitales, simule sensores, etiquete ground truth automáticamente y exporte a NVIDIA Isaac Sim/Omniverse y pipelines robóticos.
Capacidades clave
Conecta datos, flujos de trabajo y ejecución en campo para que los equipos comprendan el contexto, actúen más rápido y mantengan trazabilidad.
- Modelado de escenas industriales
Construya entornos industriales de alta fidelidad desde CAD/BIM, planos de instalaciones, bibliotecas de activos y restricciones del sitio, optimizados para simulación a escala.
- Generación visual fotorrealista
Genere imágenes RGB y sintéticas de alta calidad con iluminación, texturas y óptica de cámara controlables para entrenar percepción robusta ante la variabilidad del mundo real.
- Propiedades físicas y de materiales
Asigne masa, fricción, restitución, articulaciones, restricciones y materiales para que las interacciones sean realistas en manipulación, contacto y movilidad.
- Ground truth etiquetado automáticamente
Genere anotaciones consistentes a gran escala: máscaras de segmentación, cajas 2D/3D, IDs de instancia, profundidad, puntos clave, poses, trayectorias y metadatos de escena.
- Objetivos y recompensas de tareas industriales
Defina objetivos, condiciones de éxito y señales de recompensa para tareas industriales con tolerancias estrictas, procedimientos de varios pasos, seguridad y semántica específica del dominio.
- Exportación a stacks de entrenamiento y simulación
Empaquete datasets y escenas OpenUSD para entrenamiento, evaluación y workflows Sim2Real, con rutas de integración para NVIDIA Isaac Sim/Omniverse y toolchains robóticos comunes.
Casos de uso
Aplicaciones prácticas y escenarios probados en distintas industrias.
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.
Descripción general
DataMesh Robotics genera datos de entrenamiento sintéticos de grado industrial para Physical AI e IA corporizada. Cree gemelos digitales, simule sensores, etiquete ground truth automáticamente y exporte a NVIDIA Isaac Sim/Omniverse.
Acceso anticipado — DataMesh Robotics está disponible actualmente para socios empresariales seleccionados.
¿Listo para acelerar su pipeline de entrenamiento robótico?
Cuéntenos su robot objetivo, tareas y entorno. Propondremos un plan de generación de datos, un enfoque de integración y una demo adaptada a su escenario industrial.
Contacto: robotics@datamesh.com
Preguntas frecuentes
¿Qué tipos de datos pueden generar?
Podemos generar datasets multimodales como RGB, profundidad, segmentación, IDs de instancia, cajas 2D/3D, poses de objetos, estados y trayectorias de robots, y metadatos de escenario.
¿Es solo para percepción o también para manipulación?
Ambas. Los datasets de percepción son habituales, pero DataMesh Robotics está pensado para tareas corporizadas donde la física importa: manipulación, contacto, movilidad e inspección.
¿Cómo apoyan la transferencia sim-to-real?
Combinamos geometría y restricciones industriales precisas con parámetros físicos y variación estructurada, como domain randomization.
¿Pueden integrarse con NVIDIA Isaac Sim?
DataMesh Robotics está diseñado para workflows basados en OpenUSD y puede adaptarse a pipelines Isaac Sim/Omniverse según su entorno.
¿Pueden trabajar con activos propietarios?
Sí. Podemos incorporar sus activos y optimizarlos para simulación, manteniendo opciones de despliegue empresarial para proteger su IP.
¿Cómo es un proyecto piloto?
Un piloto suele incluir un entorno objetivo, un conjunto pequeño de tareas, una especificación de dataset, una ruta de integración a su stack de entrenamiento y un ciclo de validación.
¿Puede desplegarse on-premise?
Sí. DataMesh Robotics puede utilizarse tanto en nube como en entornos on-premise.
Contenido relacionado
Continúa con los productos, soluciones, guías y referencias públicas más relevantes para este tema.