Lucky Robotsの主な機能
ラッキーロボットは、ユーザーがデジタル環境でロボットのAIモデルをトレーニングおよびテストできる仮想ロボティクスシミュレーションプラットフォームです。リアルな物理シミュレーション、複数のカメラフィード、実際のロボットと想像上のロボットの両方をシミュレートする能力を提供します。このプラットフォームは、物理ハードウェアから切り離し、自然言語コマンドを可能にすることで、ソフトウェアエンジニアにロボティクスをよりアクセスしやすくすることを目指しています。
仮想トレーニング環境: さまざまなインタラクティブオブジェクトを使用して、シミュレートされた家庭、オフィス、およびカスタムテストシーンでロボットを探索およびテストします。
エンドツーエンドAIモデルデプロイメント: カメラ入力、ロボットの運動学、およびテキストコマンドを処理してアクション予測を生成するAIモデルをデプロイします。
自然言語制御: 直感的なロボット制御のために、自然言語コマンドに応答するAIモデルをトレーニングします。
複数のカメラフィード: RGBおよび深度カメラを含む4つの5FPSカメラフィードにアクセスし、ロボットの本体と腕の座標データも取得します。
リアルな物理シミュレーション: 重力を含む正確な物理条件下でロボットモデルをテストします。
Lucky Robotsの使用例
ロボティクス研究開発: 研究者やエンジニアは、物理ハードウェアなしで新しいロボットデザインやAIアルゴリズムを迅速にプロトタイピングおよびテストできます。
教育とトレーニング: 学生や専門家は、安全な仮想環境でロボティクスプログラミングやAI統合を学ぶことができます。
産業自動化計画: 企業は、物理的な実装の前に工場や倉庫のロボットシステムをシミュレートおよび最適化できます。
捜索と救助シミュレーション: 災害対応シナリオのために、ドローンやロボットが複雑な環境をナビゲートするためのAIモデルをトレーニングします。
メリット
専門的なロボティクスハードウェアなしでソフトウェアエンジニアにアクセス可能です
多様なシナリオでのAIモデルの迅速な反復とテスト
物理ロボットプロトタイピングと比較してコスト効果が高いです
デメリット
すべての現実世界の物理および相互作用を完全に再現できない可能性があります
利用可能なシミュレーション環境およびロボットモデルに制限されています
シミュレーションされたパフォーマンスと現実世界のアプリケーションとの間に潜在的なギャップがあります
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