Synthetic perception datasets
Generate labeled RGB, depth, segmentation, and pose data from industrial scenes when real data collection is expensive, risky, or incomplete.
← ผลิตภัณฑ์
Robotics
ข้อมูลสังเคราะห์อุตสาหกรรมสำหรับ world models, Physical AI และ Embodied AI
DataMesh Robotics สร้างข้อมูลฝึกสังเคราะห์ระดับอุตสาหกรรมสำหรับ Physical AI และ Embodied AI สร้างดิจิทัลทวิน จำลองเซ็นเซอร์ ติดป้าย ground truth อัตโนมัติ และส่งออกไปยัง NVIDIA Isaac Sim/Omniverse และไปป์ไลน์หุ่นยนต์
ความสามารถหลัก
เชื่อมต่อข้อมูล เวิร์กโฟลว์ และการปฏิบัติงานภาคสนาม เพื่อให้ทีมเข้าใจบริบท ลงมือได้เร็วขึ้น และเก็บหลักฐานที่ตรวจสอบย้อนหลังได้
- การสร้างแบบจำลองฉากอุตสาหกรรม
สร้างสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมความเที่ยงตรงสูงจาก CAD/BIM แบบแปลนสถานที่ คลังสินทรัพย์ และข้อจำกัดของไซต์ โดยปรับให้เหมาะกับการจำลองขนาดใหญ่
- การสร้างภาพสมจริงระดับภาพถ่าย
สร้างภาพ RGB และภาพสังเคราะห์คุณภาพสูง พร้อมควบคุมแสง พื้นผิว และเลนส์กล้อง เพื่อฝึก perception model ให้ทนต่อความเปลี่ยนแปลงในโลกจริง
- คุณสมบัติฟิสิกส์และวัสดุ
กำหนดมวล แรงเสียดทาน การเด้งกลับ ข้อต่อ ข้อจำกัด และวัสดุ เพื่อให้การโต้ตอบสมจริง สำหรับงานหยิบจับ การสัมผัส และการเคลื่อนที่
- Ground truth ที่ติดป้ายอัตโนมัติ
สร้าง annotation ขนาดใหญ่ที่สอดคล้องกัน เช่น segmentation mask, bounding box 2D/3D, instance ID, depth, keypoint, pose, trajectory และ metadata ของฉาก
- เป้าหมายงานอุตสาหกรรมและ reward
กำหนดเป้าหมาย เงื่อนไขความสำเร็จ และ reward signal สำหรับงานอุตสาหกรรมที่มี tolerances เข้มงวด ขั้นตอนหลายช่วง ข้อจำกัดด้านความปลอดภัย และความหมายเฉพาะโดเมน
- ส่งออกไปยัง training และ simulation stacks
แพ็ก dataset และฉาก OpenUSD สำหรับการฝึก การประเมิน และเวิร์กโฟลว์ Sim2Real รวมถึงเส้นทางเชื่อมต่อกับ NVIDIA Isaac Sim/Omniverse และเครื่องมือหุ่นยนต์ทั่วไป
กรณีใช้งาน
ตัวอย่างการใช้งานจริงและสถานการณ์ที่พิสูจน์แล้วในหลายอุตสาหกรรม
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.
ภาพรวม
DataMesh Robotics สร้างข้อมูลฝึกสังเคราะห์ระดับอุตสาหกรรมสำหรับ Physical AI และ Embodied AI โดยรองรับการสร้างดิจิทัลทวิน การจำลองเซ็นเซอร์ การติดป้าย ground truth อัตโนมัติ และการส่งออกไปยัง NVIDIA Isaac Sim/Omniverse
การเข้าถึงล่วงหน้า — DataMesh Robotics เปิดให้ใช้งานสำหรับพันธมิตรองค์กรที่คัดเลือกในขณะนี้
พร้อมเร่ง pipeline การฝึกหุ่นยนต์หรือไม่?
บอกเราถึงหุ่นยนต์เป้าหมาย งาน และสภาพแวดล้อมของคุณ เราจะเสนอแผนสร้างข้อมูล แนวทางเชื่อมต่อ และเดโมที่เหมาะกับสถานการณ์อุตสาหกรรมของคุณ
ติดต่อ: robotics@datamesh.com
คำถามที่พบบ่อย
สามารถสร้างข้อมูลประเภทใดได้บ้าง?
สามารถสร้าง dataset หลายรูปแบบ เช่น RGB, depth, segmentation, instance ID, bounding box 2D/3D, pose ของวัตถุ, สถานะและ trajectory ของหุ่นยนต์ และ metadata ของสถานการณ์
ใช้ได้เฉพาะ perception หรือรวมถึง manipulation ด้วย?
ใช้ได้ทั้งสองแบบ DataMesh Robotics ออกแบบมาสำหรับงาน embodied ที่ฟิสิกส์มีความสำคัญ เช่น การหยิบจับ ปฏิสัมพันธ์ที่มีการสัมผัส การเคลื่อนที่ และการตรวจสอบ
รองรับ sim-to-real transfer อย่างไร?
เรารวม geometry และ constraints ที่แม่นยำตามอุตสาหกรรมเข้ากับพารามิเตอร์ฟิสิกส์ และ variation ที่มีโครงสร้าง เช่น domain randomization
เชื่อมต่อกับ NVIDIA Isaac Sim ได้หรือไม่?
DataMesh Robotics ออกแบบให้ทำงานกับเวิร์กโฟลว์ OpenUSD และสามารถปรับให้รองรับ Isaac Sim/Omniverse pipeline ตามสภาพแวดล้อมและข้อกำหนดของคุณ
ใช้สินทรัพย์ proprietary ของเราได้หรือไม่?
ได้ เราสามารถนำเข้าสินทรัพย์ของคุณและช่วยปรับให้เหมาะกับการจำลอง พร้อมตัวเลือก deployment ระดับองค์กรเพื่อปกป้อง IP
โครงการนำร่องมีลักษณะอย่างไร?
โดยทั่วไปจะมีสภาพแวดล้อมเป้าหมายหนึ่งชุด งานจำนวนจำกัด specification ของ dataset เส้นทางเชื่อมต่อกับ training stack และรอบตรวจสอบประสิทธิภาพ
ติดตั้งแบบ on-premise ได้หรือไม่?
ได้ DataMesh Robotics ใช้งานได้ทั้งใน cloud และสภาพแวดล้อม on-premise
เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง
ดูผลิตภัณฑ์ โซลูชัน คู่มือ และตัวอย่างอ้างอิงสาธารณะที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อนี้ต่อ