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
Données synthétiques industrielles pour modèles du monde, Physical AI et IA incarnée
DataMesh Robotics génère des données d'entraînement synthétiques de qualité industrielle pour Physical AI et l'IA incarnée. Créez des jumeaux numériques, simulez des capteurs, annotez automatiquement la vérité terrain et exportez vers NVIDIA Isaac Sim/Omniverse et les pipelines robotiques.
Capacités clés
Connectez les données, les workflows et l’exécution terrain afin que les équipes comprennent le contexte, agissent plus vite et conservent des preuves traçables.
- Modélisation de scènes industrielles
Créez des environnements industriels haute fidélité à partir de CAD/BIM, plans de site, bibliothèques d'actifs et contraintes terrain, optimisés pour la simulation à grande échelle.
- Génération visuelle photoréaliste
Générez des images RGB et synthétiques de haute qualité avec éclairage, textures et optique caméra contrôlables pour entraîner une perception robuste face aux variations du monde réel.
- Propriétés physiques et matériaux
Attribuez masse, friction, restitution, articulations, contraintes et définitions de matériaux afin de rendre les interactions réalistes pour la manipulation, le contact et la mobilité.
- Vérité terrain annotée automatiquement
Générez des annotations cohérentes à grande échelle : masques de segmentation, boîtes 2D/3D, IDs d'instance, profondeur, points clés, poses, trajectoires et métadonnées de scène.
- Objectifs industriels et récompenses
Définissez objectifs, conditions de réussite et signaux de récompense pour des tâches industrielles avec tolérances serrées, procédures multi-étapes, contraintes de sécurité et sémantique métier.
- Export vers les piles d'entraînement et de simulation
Préparez jeux de données et scènes OpenUSD pour l'entraînement, l'évaluation et les workflows Sim2Real, avec des chemins d'intégration vers NVIDIA Isaac Sim/Omniverse et les outils robotiques courants.
Cas d’usage
Applications concrètes et scénarios éprouvés dans différents secteurs.
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.
Aperçu
DataMesh Robotics génère des données d'entraînement synthétiques de qualité industrielle pour Physical AI et l'IA incarnée. Créez des jumeaux numériques, simulez des capteurs, annotez automatiquement la vérité terrain et exportez vers NVIDIA Isaac Sim/Omniverse.
Accès anticipé — DataMesh Robotics est actuellement disponible pour certains partenaires entreprise.
Prêt à accélérer votre pipeline d'entraînement robotique ?
Indiquez-nous votre robot cible, les tâches et l'environnement. Nous proposerons un plan de génération de données, une approche d'intégration et une démonstration adaptée à votre scénario industriel.
Contact : robotics@datamesh.com
Questions fréquentes
Quels types de données pouvez-vous générer ?
Nous générons des jeux de données multimodaux : images RGB, profondeur, segmentation, IDs d'instance, boîtes 2D/3D, poses d'objets, états et trajectoires robot, ainsi que métadonnées de scénario.
Est-ce seulement pour la perception ou aussi pour la manipulation ?
Les deux. Les jeux de données de perception sont courants, mais DataMesh Robotics vise aussi les tâches incarnées où la physique compte : manipulation, interactions avec contact, mobilité et inspection.
Comment favorisez-vous le transfert sim-to-real ?
Nous combinons géométrie et contraintes industrielles précises avec des paramètres physiques et une variation structurée, comme la domain randomization.
Pouvez-vous intégrer NVIDIA Isaac Sim ?
DataMesh Robotics est conçu pour les workflows OpenUSD et peut être adapté aux pipelines Isaac Sim/Omniverse selon votre environnement.
Pouvez-vous travailler avec nos actifs propriétaires ?
Oui. Nous pouvons intégrer vos actifs, les optimiser pour la simulation et prendre en charge des options de déploiement entreprise pour protéger votre propriété intellectuelle.
À quoi ressemble un projet pilote ?
Un pilote comprend généralement un environnement cible, un petit ensemble de tâches, une spécification de dataset, un chemin d'intégration vers votre stack d'entraînement et une boucle de validation.
Un déploiement on-premise est-il possible ?
Oui. DataMesh Robotics peut être utilisé dans des environnements cloud et on-premise.
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