IT之家 – Le 2 novembre, Yibaili Technology a publié la plateforme de simulation d’intelligence motorisée Thinker-Sim, permettant la synthèse de données de simulation numériques et à grande échelle couvrant des scénarios réels, ainsi que l’évaluation des capacités des robots. Un système technique intégré pour faire entrer rapidement le monde réel dans la simulation et valider les capacités des robots.
Selon les informations fournies, cette plateforme utilise l’algorithme de reconstruction de scène haute fidélité Thinker-GS développé par Yubi Shexuan, ainsi que la technologie d’automatisation de génération d’actifs SimReady sur toute la chaîne de production.Mettre en œuvre la collecte d'informations depuis des scénarios réels、Conversion efficace de la reconstruction 3D en ressources de simulation。En se basant sur l’environnement d’une ligne de production industrielle réelle, la reconstruction 3D permet de restaurer la disposition spatiale du site, la structure environnementale et les détails visuels. Selon les besoins spécifiques de différentes tâches telles que l’entraînement des robots, la collecte de données et l’évaluation des algorithmes, les actifs futurs tels que les robots, les équipements de production et les personnes peuvent être chargés de manière flexible.
IT Home a appris via le compte public de Yobitai que cette plateforme peut également générer rapidement un environnement digital twin doté d’une représentation visuelle réelle pour des applications telles que les services commerciaux. Cela permet aux robots de s’entraîner et de subir des vérifications de déploiement dans différents contextes. La plateforme prend en charge des techniques telles que la génération en masse d’actifs 3D pilotés par images et texte, l’optimisation de la topologie à faible modèle, la génération de matériaux visuels et la configuration automatique des corps de collision, tout en assurant une bonne qualité visuelle, une adaptation aux simulations physiques et une efficacité de production à grande échelle.
De plus, la plateforme intègre de nombreux modèles de tâches de simulation standardisées, couvrant les scénarios courants d’entraînement des robots, de synthèse de données et de évaluation. Les utilisateurs n’ont pas besoin de créer un environnement de simulation à partir de zéro ; en choisissant un modèle et en configurant les paramètres, ils peuvent lancer rapidement une tâche de simulation. La plateforme prend en charge la diffusion en temps réel des images pendant le processus de simulation, le suivi de l’état de la tâche et la transmission des résultats d’exécution, permettant aux utilisateurs de suivre en temps réel l’état de la simulation.