Unity釋出最新示例專案，用人工智慧技術訓練機器人

2021年3月3日 —— 今天，實時3D內容創作和運營平臺Unity（NYSE：U）釋出了Object Pose Estimation 示例專案(Demo)，該Demo將計算機視覺和模擬技術相結合，展示了Unity人工智慧和機器學習功能如何有效地訓練機器人，加速其在工業領域的應用落地。就在不久前，Unity推出了支援機器人作業系統(ROS)的最新版本，ROS提供了用於編寫機器人程式的靈活軟體架構。這些新工具為機器人專家開啟了一扇大門，讓他們可以安全、經濟、快速地進行機器人應用的研究、測試、開發與部署解決方案。


Unity人工智慧高階副總裁Danny Lange表示：“這個Demo是系統主動學習而非被動程式設計的有力例證。通過對大量合成資料的學習，系統能夠捕捉到具有細微差別的圖案，這是任何一個普通程式都無法做到的。它展示了真正的人工智慧技術，以及在訓練機器人方面可能達到的效率。這些技術加在一起，能夠看到我們正不斷突破界限。“

在危險、昂貴或特殊的情況下測試應用程式時，模擬技術能夠發揮很大的作用。在模擬環境中驗證應用程式，可以在程式實際部署到機器人之前就儘早發現潛在問題，大大縮短迭代時間。Unity內建的物理引擎與Unity編輯器結合，可用於建立出具有無數排列組合方式的虛擬測試環境，測試中的物件可以通過（貼近）現實世界中作用在物體上的力來控制。


隨著最新的Demo，Unity還發布了一款開源的Unity程式包URDF Importer，可用於將機器人從其URDF檔案匯入到Unity場景中。Unity中增強的關節運動支援可以進行更逼真的運動學模擬，此外，Unity的ROS-TCP-Connector還可大幅降低ROS節點和Unity之間的資訊延遲，讓機器人能夠幾乎實時地響應模擬的環境。Demo還展示了最近釋出的Perception SDK中的Unity計算機視覺工具，可以用來建立大量合成的、標記的訓練資料，從而訓練一個簡單的深度學習模型來預測立方體的位置。Demo中提供的教程可幫助開發者重建該專案，通過應用定製的隨機函式發生器可對專案進行擴充套件，以建立更多複雜的場景。

“通過Unity，我們讓人工資料合成變得更加大眾化，而且使在虛擬環境中模擬高階互動成為可能。例如，為自動駕駛車輛或造價高昂的機器人手臂開發控制系統時，就不必擔心破壞裝置或增加工業安裝成本了。如今人工智慧和機器學習的發展，讓機器人可以在工業各個領域執行更復雜的任務，而能夠在高保真的虛擬環境中驗證應用程式將節省時間和資金，加快機器人的應用落地。”Lange補充到。

要了解有關Unity推動機器人技術未來發展的更多資訊，請訪問我們的Unity Robotics頁面。


關於Unity

Unity (NYSE: U) 是全球領先的實時3D互動內容創作和運營平臺。包括遊戲開發、美術、建築、汽車設計、影視動畫在內的所有創作者，都能借助Unity將他們的創意變成現實。Unity平臺提供一整套完善的軟體解決方案，可用於創作、運營和變現任何實時互動的2D和3D內容，支援平臺包括手機、平板電腦、PC、遊戲主機、擴增實境和虛擬現實裝置。公司超過1800人規模的研發團隊讓Unity的技術始終保持在世界前沿，同時緊跟合作伙伴迭代，確保在最新的版本和平臺上提供優化支援服務。2020年，基於Unity開發的遊戲和體驗在全球範圍內月均下載量超過50億次。欲瞭解更多資訊，請訪問www.unity.cn.