모션 소스 추가
명확한 인간 퍼포먼스 영상을 업로드하거나 텍스트 프롬프트를 통해 목표 행동을 설명하세요.
로봇 공학 및 구현된 AI를 위한 Mocap
휴머노이드 시뮬레이션, 모방 학습, 행동 프로토타이핑 및 구현된 AI 연구를 위해 비디오 또는 텍스트에서 인간 동작 참조를 생성합니다. 지원되는 Unitree G1, H1 및 H1_2 워크플로에 대한 모션을 내보냅니다.
지금 시도 →로봇 공학 및 구현된 AI를 위한 Mocap이란 무엇입니까?
로봇공학을 위한 Mocap 인간의 움직임을 인간형 구현으로 다시 타겟팅하고 배포 전에 시뮬레이션에서 테스트할 수 있는 구조화된 모션 참조로 변환합니다.
QuickMagic은 비디오 또는 텍스트 입력을 수용하고 인간의 움직임을 추정하며 모방 학습 실험, 행동 설계, 원격 조작 기준, 정책 연구 및 모션 데이터 세트 생성을 위해 지원되는 인간형 로봇 사전 설정을 제공합니다.
- 입력
- 인간의 퍼포먼스 비디오 또는 텍스트 설명 액션
- 출력
- 시뮬레이션 및 테스트를 위한 인간 동작 참조
- 로봇
- 지원되는 Unitree G1, H1 및 H1_2 워크플로우
- 연구
- 모방학습, 행동 프로토타이핑, 구체화된 AI
- 하드웨어
- 광학 모캡 실험실이나 센서 슈트가 필요하지 않습니다.
휴머노이드 모션 참조를 만드는 방법
인간의 움직임부터 시작하여 대상 인간형 워크플로우를 구성한 다음 시뮬레이션 및 검증을 위해 모션을 내보냅니다.
로봇 사전 설정 선택
모션을 구성하고 지원되는 Unitree G1, H1 또는 H1_2 대상 워크플로를 선택합니다.
시뮬레이션 및 검증
모션 참조를 내보내고, 시뮬레이션에서 테스트하고, 다운스트림 연구를 위해 다듬습니다.
인간의 움직임에서 인간형 행동까지
광학 모션 캡쳐 랩을 구축하지 않고도 인간의 움직임을 시뮬레이션, 모방 학습, 정책 실험 및 구체화된 행동 설계를 위한 참고 자료로 사용할 수 있습니다.
휴머노이드 로봇 공학을 위한 인간 동작 데이터
비디오 또는 텍스트에서 모션 생성
일반 카메라로 사람의 행동을 기록하거나 텍스트로 대상 동작을 설명합니다. QuickMagic은 마커 슈트나 광학 연구소 없이 재사용 가능한 인간 모션 참조를 생성합니다.
더욱 빨라진 인간형 동작 프로토타입
실제 로봇 시험에 투자하기 전에 행동 프로토타이핑을 위한 걷기, 제스처, 전신 동작 및 성능 참조를 만드십시오.
모방학습 연구 지원
캡처된 인간의 움직임을 시뮬레이션, 모방 학습 실험, 원격 조작 기준선, 정책 개발 및 모션 데이터 세트 생성을 위한 참조 데이터로 사용합니다.
지원되는 Unitree 사전 설정으로 작업
지원되는 Unitree G1, H1 및 H1_2 워크플로에 대한 모션을 준비한 다음 시뮬레이션에서 관절 동작, 균형, 접촉 및 안전 제약 조건을 검증합니다.
로봇 공학 및 구현된 AI 모션 예제
인간 모션 캡처, 인간형 리타겟팅, 시뮬레이션 참조, 전신 동작, 로봇 중심 이동 워크플로우를 살펴보세요.
로봇 공학 및 구현된 AI를 위한 Mocap FAQ
로봇 공학 및 구현된 AI를 위한 mocap이란 무엇입니까?
이는 인간의 움직임을 인간형 행동 연구에 대상 변경, 시뮬레이션, 분석 및 사용할 수 있는 모션 참조로 변환하는 프로세스입니다.
QuickMagic은 비디오와 텍스트 모두에서 로봇 동작을 생성할 수 있습니까?
그렇습니다. 기록된 인간의 퍼포먼스를 모션 소스로 사용하거나 텍스트로 동작을 설명하여 지원되는 휴머노이드 워크플로에 대한 모션 초안을 만듭니다.
어떤 휴머노이드 로봇이 지원되나요?
QuickMagic은 현재 지원되는 Unitree G1, H1 및 H1_2 작업 흐름에 대한 사전 설정을 나열합니다. 연구를 실행하기 전에 현재 공동 정의를 확인하고 제품의 수출 가용성을 확인하세요.
모션 캡처가 어떻게 모방 학습을 지원할 수 있습니까?
캡처된 인간 동작은 시뮬레이션, 보상 설계, 정책 실험, 행동 복제 및 학습된 로봇 행동과의 비교를 위한 참조 궤적 역할을 할 수 있습니다.
광학 모션 캡쳐 연구실이 필요합니까?
아니요. 마커리스 AI 모션 캡처는 휴대폰, 웹캠 또는 카메라의 일반 RGB 비디오로 시작할 수 있으므로 반사 마커, 센서 슈트 및 다중 카메라 보정의 필요성이 줄어듭니다.
전신 인간형 행동을 만들 수 있나요?
인간 모션 참조는 전신 동작, 제스처, 운동 및 조화로운 움직임을 다룰 수 있습니다. 로봇 실행 가능성은 대상 형태, 액추에이터, 접점 및 컨트롤러에 따라 달라집니다.
캡처된 인간 동작을 로봇에 직접 배포해도 안전한가요?
맹목적으로 모션을 배포해서는 안 됩니다. 먼저 시뮬레이션에서 대상 변경, 관절 제한, 균형, 접촉, 충돌 제약, 컨트롤러 안정성 및 비상 정지 동작을 검증합니다.
시뮬레이션의 역할은 무엇입니까?
시뮬레이션은 연구원들이 모션 참조를 테스트하고, 실현 불가능한 포즈를 감지하고, 접촉 및 균형을 검사하고, 컨트롤러를 조정하고, 물리적 로봇 시험 전에 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다.
모션 데이터를 데이터세트 생성에 사용할 수 있나요?
그렇습니다. 인간 동작 참조는 해당 권리 및 동의에 따라 동작 생성, 모방 학습, 행동 평가 및 구체화된 AI 실험을 위한 연구 데이터 세트를 지원할 수 있습니다.
모션 품질에 영향을 미치는 것은 무엇입니까?
소스 가시성, 모션 블러, 폐색, 카메라 안정성, 대상 변경 품질, 대상 관절 제한, 접촉 처리 및 물리적 제약 조건이 모두 최종 결과에 영향을 미칩니다.
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