KI-natives Robotik-Studio

Design Trainieren Bereitstellen

  • Visuelle Workflow-Blöcke
  • Integrierter KI-Assistent
  • Online-Training und Wiedergabe
Der UnitPort visuelle Canvas. Roboter, Sensoren, Umgebung, Aufgabe, Trainer und Export-Knoten, die in einem Trainingsgraphen verbunden sind.
Mit KI bauenSagen Sie, was Sie wollen. Es baut es.
Visueller CanvasBlöcke ziehen. Keinen Code schreiben.
Online-Training & SimulationCloud-GPU oder Ihr eigener Rechner.

Robotertraining war noch nie so einfach

How it works

From a robot model to a running policy

Four steps, one browser tab. You install something only when you want the training to run on your own machine.

  1. 01

    Bring a robot

    Start from one of the built-in robots, or import your own description and edit it in the browser.

  2. 02

    Compose the graph

    Six nodes carry the whole configuration — robot, observation, environment, task, checkpoint, trainer.

  3. 03

    Train

    On our cloud GPUs, on your own server, or on Isaac Lab on the machine under your desk.

  4. 04

    Check it, then take it

    Replay the trained policy in MuJoCo, then export a bundle with the contract a robot needs to run it.

KI-Build

Sag der KI
Sie baut die Einrichtung auf.

Richten Sie es auf die KI, die auf Ihrem Computer läuft. Oder auf eine beliebige API-Adresse. Oder nutzen Sie einfach unseren Agenten.

Ihre lokale KI Beliebige API-Adresse Oder unseren Agenten
Das KI-Build-Panel. Eine Anfrage in natürlicher Sprache aktualisiert den Task-Knoten.
Visueller Canvas

Blöcke statt Code

Alles, was du früher in Code geschrieben hast, ist jetzt ein Block. Ziehe ihn, verbinde ihn, fertig.

Kein Code Ziehen und ablegen Das gesamte Setup sehen
Robot-, Aufgaben- und Trainer-Knoten, die auf der UnitPort-Leinwand verbunden sind
Editors

Bring your own robot, and your own ground to walk on

Two full editors, in the same tab as the canvas. Your files are read where you dropped them — a description you upload is parsed in your own browser, not on a server.

Robot Editor

Drop in a robot description with its meshes and it opens as an editable model, link by link and joint by joint.

  • URDF and MuJoCo XML are parsed in the browser; a USD stage is read by our service
  • Assign joint roles, check inertials, set the actuator model
  • Every value carries where it came from — yours, estimated, or a default we injected

Scene Editor

Author the terrain the policy learns on, with a brush and a set of generators — then use it in a training canvas.

  • Sculpt the ground, or generate stairs, slopes, boxes and rough terrain
  • Place props that really collide, and set where the robot spawns
  • Saved into your own library, ready for the environment node
Resource library

Import what you already have

Four kinds of asset, and more than one way in. Everything you import lands in your own storage, under your own account.

ModelsRobots, with their joints and inertials
FieldsTerrain and scenes to train on
MotionsReference clips for imitation
BundlesTrained policies, ready to deploy

From a public repository

Paste a GitHub link, pick the files, confirm. A robot description brings the meshes it names along with it.

From your own machine

Upload a file, or let the local helper copy a model, a scene, a clip or a finished run in from your own computer.

From the community

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Trainieren & Bereitstellen

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