實時3D內(nèi)容創(chuàng)作和運營平臺Unity發(fā)布了Object Pose Estimation?示例項目(Demo)，該Demo將計算機視覺和仿真技術(shù)相結(jié)合，展示了Unity人工智能和機器學習功能如何有效地訓練機器人，加速其在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用落地。就在不久前，Unity推出了支持機器人操作系統(tǒng)(ROS)的最新版本，ROS提供了用于編寫機器人程序的靈活軟件架構(gòu)。這些新工具為機器人專家打開了一扇大門，讓他們可以安全、經(jīng)濟、快速地進行機器人應(yīng)用的研究、測試、開發(fā)與部署解決方案。

Unity人工智能高級副總裁Danny Lange表示：“這個Demo是系統(tǒng)主動學習而非被動編程的有力例證。通過對大量合成數(shù)據(jù)的學習，系統(tǒng)能夠捕捉到具有細微差別的圖案，這是任何一個普通程序都無法做到的。它展示了真正的人工智能技術(shù)，以及在訓練機器人方面可能達到的效率。這些技術(shù)加在一起，能夠看到我們正不斷突破界限?！?/p>

在危險、昂貴或特殊的情況下測試應(yīng)用程序時，仿真技術(shù)能夠發(fā)揮很大的作用。在仿真環(huán)境中驗證應(yīng)用程序，可以在程序?qū)嶋H部署到機器人之前就盡早發(fā)現(xiàn)潛在問題，大大縮短迭代時間。Unity內(nèi)置的物理引擎與Unity編輯器結(jié)合，可用于創(chuàng)建出具有無數(shù)排列組合方式的虛擬測試環(huán)境，測試中的對象可以通過（貼近）現(xiàn)實世界中作用在物體上的力來控制。

隨著最新的Demo，Unity還發(fā)布了一款開源的Unity程序包URDF Importer，可用于將機器人從其URDF文件導(dǎo)入到Unity場景中。Unity中增強的關(guān)節(jié)運動支持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(jié)點和Unity之間的信息延遲，讓機器人能夠幾乎實時地響應(yīng)模擬的環(huán)境。Demo還展示了最近發(fā)布的Perception SDK中的Unity計算機視覺工具，可以用來創(chuàng)建大量合成的、標記的訓練數(shù)據(jù)，從而訓練一個簡單的深度學習模型來預(yù)測立方體的位置。Demo中提供的教程可幫助開發(fā)者重建該項目，通過應(yīng)用定制的隨機函數(shù)發(fā)生器可對項目進行擴展，以創(chuàng)建更多復(fù)雜的場景。

“通過Unity，我們讓人工數(shù)據(jù)合成變得更加大眾化，而且使在虛擬環(huán)境中模擬高級交互成為可能。例如，為自動駕駛車輛或造價高昂的機器人手臂開發(fā)控制系統(tǒng)時，就不必擔心破壞設(shè)備或增加工業(yè)安裝成本了。如今人工智能和機器學習的發(fā)展，讓機器人可以在工業(yè)各個領(lǐng)域執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)，而能夠在高保真的虛擬環(huán)境中驗證應(yīng)用程序?qū)⒐?jié)省時間和資金，加快機器人的應(yīng)用落地。”Lange補充到。

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