ソリューション実行前のロボティクスのシミュレーション
人工知能（AI）と機械学習（ML）の進化に伴い、私たちはロボットに環境を感知し、それに応答して、その中でアクションを実行することを完全に自律的に行い、より複雑なタスクを実行することを期待します。ロボットは、複雑な組立作業のピッキングやパッキング、ラストワンマイル配送などのために、産業および商業的環境にて一般的に活用されています。
ソリューションをロボットに実装する前に検証するのに、ロボット技術者や開発者には、現実世界の環境およびその環境とロボットの物理的なインタラクションを正確に模倣する、実験用のプラットフォームが必要です。シミュレーションを通じて、技術者や開発者はローカリゼーション、モーションプランニング、制御の面でロボットのパフォーマンスを評価できます。
お客様のプロジェクト
バーチャル環境でのデジタルツインテスト
Siemens は、Unity のソフトウェアとオープンソースのロボティクスツールを利用して自律型システムをビルド前にバーチャル空間でテストし、新しいアプリケーションを迅速に形にしました。これがどのように行われたかをご紹介します。
AI ロボティクスに関わる Unity のパワー
業界をリードする AI 企業 Cross Compass が、製造業の分野において AI アルゴリズムをデプロイする前に安全にトレーニングを行い検証するために、どのようにして自社のパイプラインに Unity を統合したかについてお確かめください。
ロボットは難しいがゲームエンジンはそうでもない
Formant はロボット関連企業にロボットを大規模に観察、運用、分析する能力を提供します。Formant が Unity をどのように活用して、順応性の高い反復的な環境を提供するシミュレーターをビルドしたかお確かめください。
産業用ロボティクス向け AI をトレーニングして展開する
Unity でロボティクス向けの AI を完全にトレーニングすることで、時間のかかるデータ収集をスキップ。この Unite Now のビデオセッションで、Cross Compass から環境乱択化（domain randomization）について学び、Accenture からこれがどのようにしてロボティクスの未来を形成するかについて伺います。
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ロボットを教育して Unity で確認する
物体の位置についての形式知（客観的に捉えることのできる知識）がなくても、その物体を拾うことができるように、ロボットの機能を高めます。Unity の新しいデモプロジェクト『Object Pose Estimation』では、合成データを収集する方法と、所定の物体の姿勢を予測するディープラーニングモデルのトレーニング方法を紹介します。
Unity でのロボティクスシミュレーション
ロボット技術者がロボティクスシミュレーションに Unity をどのように活用できるかについてお確かめください。このブログ記事では、一般的なロボティクス開発ワークフローについて説明し、Unity でのロボティクスシミュレーションを今までにないほどより高速、より効率的、より簡単にする、新しいツールのセットを紹介します。
ROS と Unity を使用してロボットをシミュレーション
ROS（ロボティクス向けオペレーティングシステム）と Unity の組み合わせを使用して、シミュレーションに必要な精度と正確性を達成する方法についてお確かめください。
インダストリアルデザインのプロトタイプを簡単に作成
Unity には新しい物理演算コンポーネント ArticulationBody があります。関節接合により、今までにないほど簡単にロボットアームやキネマティックチェーンをリアルな物理演算と動作でシミュレートできるようになります。特に産業用アプリケーションで有用です。
