モーションソースの追加
鮮明な人間のパフォーマンス映像をアップロードするか、テキスト プロンプトでターゲット アクションを説明します。
ロボティクスと身体型 AI 用のモーションキャプチャ
ヒューマノイド シミュレーション、模倣学習、動作プロトタイピング、および身体化された AI 研究のために、ビデオまたはテキストから人間の動作リファレンスを生成します。サポートされている Unitree G1、H1、および H1_2 ワークフローのモーションをエクスポートします。
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ロボット工学用のモーションキャプチャ 人間の動きを構造化されたモーション参照に変換し、人型の実施形態に再ターゲットし、展開前にシミュレーションでテストすることができます。
QuickMagic はビデオまたはテキスト入力を受け入れ、人間の動作を推定し、模倣学習実験、動作設計、遠隔操作ベースライン、政策研究、動作データセット作成用にサポートされているヒューマノイド ロボット プリセットを提供します。
- 入力
- 人間のパフォーマンスビデオまたはテキストで説明されたアクション
- 出力
- シミュレーションとテストのための人間の動きのリファレンス
- ロボット
- サポートされている Unitree G1、H1、および H1_2 ワークフロー
- 研究
- 模倣学習、行動プロトタイピング、身体化AI
- ハードウェア
- 光学モーション キャプチャ ラボやセンサー スーツは必要ありません
人型モーションリファレンスの作成方法
人間の動きから始めて、ターゲットのヒューマノイド ワークフローを構成し、シミュレーションと検証のためにモーションをエクスポートします。
ロボットのプリセットを選択する
モーションを構成し、サポートされている Unitree G1、H1、または H1_2 ターゲット ワークフローを選択します。
シミュレーションと検証
モーションリファレンスをエクスポートし、シミュレーションでテストし、下流の研究用に改良します。
人間の動きからヒューマノイドの行動へ
光学式モーション キャプチャ ラボを構築せずに、人間の動きをシミュレーション、模倣学習、ポリシー実験、身体化された動作設計のリファレンスとして使用します。
ヒューマノイドロボット工学のための人間の動作データ
ビデオまたはテキストからモーションを生成
通常のカメラで人間のパフォーマンスを記録するか、ターゲットの行動をテキストで説明します。 QuickMagic は、マーカー スーツや光学ラボを使用せずに、再利用可能な人間のモーション リファレンスを作成します。
ヒューマノイドの動作をより迅速にプロトタイプ化
ロボットの物理的な試験に投資する前に、動作のプロトタイピング用に歩行、ジェスチャー、全身動作、およびパフォーマンスのリファレンスを作成します。
模倣学習研究の支援
キャプチャした人間の動きを、シミュレーション、模倣学習実験、遠隔操作ベースライン、ポリシー開発、モーション データセット作成のための参照データとして使用します。
サポートされている Unitree プリセットを使用する
サポートされている Unitree G1、H1、および H1_2 ワークフローのモーションを準備し、シミュレーションで関節の動作、バランス、接触、安全制約を検証します。
ロボティクスと身体化された AI の動作例
ヒューマン モーション キャプチャ、ヒューマノイドのリターゲット、シミュレーション リファレンス、全身の動作、ロボット工学指向の動作ワークフローを探索します。
ロボティクスおよび身体型 AI 用のモーションキャプチャに関するよくある質問
ロボット工学や身体化された AI のモーション キャプチャとは何ですか?
これは、人間の動きを、再目標設定、シミュレーション、分析が可能なモーション参照に変換し、ヒューマノイドの行動研究に使用するプロセスです。
QuickMagic はビデオとテキストの両方からロボットのモーションを生成できますか?
はい。記録された人間のパフォーマンスをモーション ソースとして使用するか、アクションをテキストで記述して、サポートされているヒューマノイド ワークフローのモーション ドラフトを作成します。
どの人型ロボットがサポートされていますか?
QuickMagic には現在、サポートされている Unitree G1、H1、および H1_2 ワークフローのプリセットがリストされています。調査を実行する前に、製品内の現在のジョイント定義とエクスポートの可用性を確認してください。
モーション キャプチャはどのように模倣学習をサポートできるのでしょうか?
キャプチャされた人間の動作は、シミュレーション、報酬設計、ポリシー実験、動作の複製、および学習したロボットの動作との比較のための参照軌道として機能します。
光学式モーション キャプチャ ラボが必要ですか?
いいえ、マーカーレス AI モーキャップは、電話、ウェブカメラ、またはカメラからの通常の RGB ビデオから開始できるため、反射マーカー、センサー スーツ、およびマルチカメラ キャリブレーションの必要性が軽減されます。
全身ヒューマノイドの動作を作成できますか?
人間の動作のリファレンスには、全身の動作、ジェスチャー、移動、および協調動作が含まれます。ロボットの実現可能性は、ターゲットの形態、アクチュエーター、接点、およびコントローラーによって異なります。
キャプチャされた人間の動作はロボットに直接展開しても安全ですか?
いかなるモーションも盲目的に展開すべきではありません。最初にシミュレーションでリターゲット、ジョイント制限、バランス、接触、衝突制約、コントローラーの安定性、緊急停止動作を検証します。
シミュレーションの役割は何ですか?
シミュレーションは、研究者がモーションリファレンスをテストし、実行不可能なポーズを検出し、接触とバランスを検査し、コントローラーを調整し、物理ロボットの試験前にリスクを軽減するのに役立ちます。
モーションデータをデータセット作成に利用できますか?
はい。ヒューマン モーション リファレンスは、該当する権利と同意を条件として、アクション生成、模倣学習、行動評価、および身体化された AI 実験のための研究データセットをサポートできます。
モーションの品質に影響を与えるものは何ですか?
ソースの可視性、モーション ブラー、オクルージョン、カメラの安定性、リターゲットの品質、ターゲット ジョイントの制限、接触の処理、および物理的制約はすべて、最終結果に影響します。
