添加運動源
上傳清晰的人類表演鏡頭或用文字提示描述目標動作。
用於機器人和嵌入式 AI 的 Mocap
從影片或文字產生人體動作參考，用於人形模擬、模仿學習、行為原型設計和具體人工智慧研究。導出支援的 Unitree G1、H1 和 H1_2 工作流程的運動。
立即嘗試 →什麼是機器人和人工智慧的動捕？
機器人動捕 將人體運動轉換為結構化運動參考，可以重新定位到人形實施例並在部署前進行模擬測試。
QuickMagic 接受視訊或文字輸入，估計人體運動，並為模仿學習實驗、行為設計、遠端操作基線、政策研究和運動資料集建立提供支援的人形機器人預設。
- 輸入
- 人類表演影片或文字描述的動作
- 輸出
- 用於模擬和測試的人體運動參考
- 機器人
- 支援的 Unitree G1、H1 和 H1_2 工作流程
- 研究
- 模仿學習、行為原型、體現人工智慧
- 硬體
- 無需光學動作捕捉實驗室或感測器套裝
如何創造人形運動參考
從人體運動開始，配置目標人形工作流程，然後匯出運動以進行模擬和驗證。
選擇機器人預設
配置運動並選擇支援的 Unitree G1、H1 或 H1_2 目標工作流程。
模擬和驗證
導出運動參考，在模擬中進行測試，並對其進行細化以供下游研究。
用於人形機器人的人體運動數據
從影片或文字生成動作
用普通攝影機記錄人類的表演或用文字描述目標行為。 QuickMagic 可建立可重複使用的人體運動參考，無需標記套裝或光學實驗室。
更快製作人形行為原型
在投資實體機器人試驗之前，為行為原型創建行走、手勢、全身動作和性能參考。
支持模仿學習研究
使用捕獲的人體運動作為模擬、模仿學習實驗、遠端操作基線、策略制定和運動資料集創建的參考資料。
使用支援的 Unitree 預設
為支援的 Unitree G1、H1 和 H1_2 工作流程準備運動，然後在模擬中驗證關節行為、平衡、接觸和安全約束。
機器人技術和具體人工智慧運動範例
探索人體動作捕捉、人形重定向、模擬參考、全身行為和麵向機器人的運動工作流程。
機器人和嵌入式 AI 的 Mocap 常見問題解答
什麼是機器人和嵌入式人工智慧的動作捕捉？
它是將人類運動轉換為運動參考的過程，可以在人形行為研究中重新定位、模擬、分析和使用。
QuickMagic 可以從影片和文字產生機器人動作嗎？
是的。使用記錄的人類表現作為動作來源或以文字描述動作來為支援的人形工作流程建立動作草稿。
支援哪些仿人機器人？
QuickMagic 目前列出了支援的 Unitree G1、H1 和 H1_2 工作流程的預設。在研究運行之前確認產品中目前的聯合定義和出口可用性。
動作捕捉如何支持模仿學習？
捕捉的人體運動可以作為模擬、獎勵設計、政策實驗、行為複製以及與學習的機器人行為進行比較的參考軌跡。
我需要光學動作捕捉實驗室嗎？
不需要。無標記 AI 動作捕捉可以從手機、網路攝影機或相機中的普通 RGB 影片開始，從而減少對反射標記、感測器套件和多相機校準的需求。
我可以創造全身人形行為嗎？
人體運動參考可以涵蓋全身動作、手勢、運動和協調運動。機器人的可行性取決於目標形態、執行器、觸點和控制器。
捕獲的人體動作直接部署在機器人上是否安全？
任何行動都不應盲目展開。首先在模擬中驗證重定向、關節限制、平衡、接觸、碰撞約束、控制器穩定性和緊急停止行為。
模擬的作用是什麼？
模擬可以幫助研究人員在實體機器人試驗之前測試運動參考、檢測不可行的姿勢、檢查接觸和平衡、調整控制器並降低風險。
運動數據可以用於數據集創建嗎？
是的。人體運動參考可以支援用於動作生成、模仿學習、行為評估和具體人工智慧實驗的研究資料集，但須遵守適用的權利和同意。
什麼影響運動品質？
來源可見性、運動模糊、遮蔽、相機穩定性、重定向品質、目標關節限制、接觸處理和物理約束都會影響最終結果。
