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
Dati sintetici industriali per world model, Physical AI ed Embodied AI
DataMesh Robotics genera dati di addestramento sintetici di livello industriale per Physical AI ed Embodied AI. Crea digital twin, simula sensori, annota automaticamente il ground truth ed esporta verso NVIDIA Isaac Sim/Omniverse e pipeline robotiche.
Capacità chiave
Collega dati, workflow ed esecuzione sul campo per aiutare i team a comprendere il contesto, agire più rapidamente e mantenere traccia del lavoro.
- Modellazione di scene industriali
Crea ambienti industriali ad alta fedeltà da CAD/BIM, disegni di impianto, librerie di asset e vincoli del sito, ottimizzati per simulazioni su larga scala.
- Generazione visiva fotorealistica
Genera immagini RGB e sintetiche di alta qualità con illuminazione, texture e ottica della camera controllabili per addestrare percezione robusta rispetto alla variabilità del mondo reale.
- Proprietà fisiche e dei materiali
Assegna massa, attrito, restituzione, giunti, vincoli e definizioni dei materiali per rendere realistiche le interazioni di manipolazione, contatto e mobilità.
- Ground truth annotato automaticamente
Genera annotazioni coerenti su larga scala: maschere di segmentazione, bounding box 2D/3D, ID istanza, profondità, keypoint, pose, traiettorie e metadati di scena.
- Obiettivi e reward per compiti industriali
Definisci obiettivi, condizioni di successo e segnali di reward per compiti industriali con tolleranze strette, procedure multi-step, vincoli di sicurezza e semantica di dominio.
- Export verso stack di training e simulazione
Prepara dataset e scene OpenUSD per training, valutazione e workflow Sim2Real, con percorsi di integrazione per NVIDIA Isaac Sim/Omniverse e le toolchain robotiche più comuni.
Casi d’uso
Applicazioni pratiche e scenari comprovati in diversi settori.
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.
Panoramica
DataMesh Robotics genera dati di addestramento sintetici di livello industriale per Physical AI ed Embodied AI. Crea digital twin, simula sensori, annota automaticamente il ground truth ed esporta verso NVIDIA Isaac Sim/Omniverse.
Accesso anticipato — DataMesh Robotics è attualmente disponibile per partner enterprise selezionati.
Pronti ad accelerare la pipeline di training robotico?
Indicateci robot target, compiti e ambiente. Proporremo un piano di generazione dati, un approccio di integrazione e una demo su misura per lo scenario industriale.
Contatto: robotics@datamesh.com
Domande frequenti
Quali tipi di dati potete generare?
Possiamo generare dataset multimodali come immagini RGB, profondità, segmentazione, ID istanza, bounding box 2D/3D, pose oggetto, stati e traiettorie del robot e metadati di scenario.
È solo per percezione o anche per manipolazione?
Entrambe. I dataset di percezione sono comuni, ma DataMesh Robotics è pensato per compiti embodied in cui la fisica conta: manipolazione, interazioni con contatto, mobilità e ispezione.
Come supportate il trasferimento sim-to-real?
Combiniamo geometria e vincoli industriali accurati con parametri fisici e variazione strutturata, come la domain randomization.
Potete integrarvi con NVIDIA Isaac Sim?
DataMesh Robotics è progettato per workflow basati su OpenUSD e può essere adattato a pipeline Isaac Sim/Omniverse in base al vostro ambiente.
Potete lavorare con asset proprietari?
Sì. Possiamo importare i vostri asset e ottimizzarli per la simulazione, mantenendo opzioni di deployment enterprise per proteggere l'IP.
Come si presenta un progetto pilota?
Un pilota include di solito un ambiente target, un piccolo set di compiti, una specifica del dataset, un percorso di integrazione allo stack di training e un ciclo di validazione.
È possibile il deployment on-premise?
Sì. DataMesh Robotics può essere usato sia in cloud sia in ambienti on-premise.
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