Simulación robótica antes de ejecutar la solución
A medida que la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) evolucionen, es probable que los robots ejecuten tareas cada vez más complejas con total autonomía para detectar su entorno, responder a él y ejecutar acciones en él. Los robots son comunes en ambientes industriales y comerciales, donde pueden realizar procesos complejos de selección y empaquetado de mercaderías en la línea de ensamblado, entregas de último minuto y mucho más.
Con el fin de verificar las soluciones antes de implementarlas en un robot, los ingenieros en robótica y los desarrolladores necesitan una plataforma de experimentación que imite de forma precisa el entorno del mundo real, así como las interacciones físicas del robot con ese entorno. A través de la simulación, pueden evaluar el desempeño del robot en cuanto a la localización, el control y la planificación de los movimientos.
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Agentes de aprendizaje automático (agentes ML) de Unity
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