“Unity” için sonuçlar
2 sonuç bulundu. Sonuçları kategoriye göre daraltabilirsin.
Humanoid robotlar artık 30 dakikada yeni nesneleri kavrayabilecek
Araştırmacılar, humanoid robotların yeni nesneleri kavrayabilmesi için gereken süreyi 1-2 günden 30 dakikaya indiren devrimsel bir sistem geliştirdi. Geleneksel yöntemler veri toplama, manuel etiketleme ve 3D model oluşturma gibi uzun süreçler gerektiriyordu. Yeni pipeline üç temel yapay zeka modelini birleştiriyor: otomatik nesne tespiti için YOLOv8, 3D yeniden yapılandırma için Meta SAM 3D ve zero-shot 6-DoF poz takibi için FoundationPose. Bu entegre sistem lazer tarayıcı gibi pahalı ekipmanlara olan ihtiyacı ortadan kaldırırken, Unitree G1 humanoid robotu üzerindeki testlerde %99.5 tespit doğruluğu elde etti. Sistem Unity tabanlı ters kinematik planlayıcı kullanarak robot eklemlerini kontrol ediyor ve UDP protokolü ile gerçek zamanlı komut iletimi sağlıyor.
VR Oyunları Robot Eğitimi için Veri Toplama Merkezine Dönüşüyor
Araştırmacılar, robotların gerçek dünyada nasıl hareket edeceğini öğrenmesi için gerekli verileri toplamak amacıyla sanal gerçeklik oyunlarını kullanan yenilikçi bir sistem geliştirdi. Unity tabanlı bu platform, insanların VR gözlükleriyle humanoid robotları kontrol ederek çeşitli görevleri yerine getirmesini sağlıyor. Sistem, otomatik sahne oluşturma, görev değerlendirmesi ve hareket kaydı özelliklerini birleştireyor. Çöp toplama ve yerleştirme görevi üzerinde yapılan testler, bu yöntemle toplanan verilerin robot öğrenmesi için oldukça kapsamlı olduğunu gösteriyor. Görev zorluğu arttıkça, kullanıcıların daha yoğun hareketler yaptığı ve robot kolunun çalışma alanını daha geniş şekilde kullandığı gözlemleniyor.