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

Wie es funktioniert

Vom Robotermodell zur lauffähigen Policy.

Vier Schritte, ein Browser-Tab. Sie installieren etwas nur, wenn Sie möchten, dass das Training auf Ihrer eigenen Maschine läuft.

  1. 01

    Roboter hinzufügen

    Beginnen Sie mit einem der eingebauten Roboter, oder importieren Sie Ihre eigene Beschreibung und bearbeiten Sie sie im Browser.

  2. 02

    Graph zusammenstellen

    Sechs Knoten tragen die gesamte Konfiguration — robot, observation, environment, task, checkpoint, trainer.

  3. 03

    Trainieren

    Auf unseren Cloud-GPUs, auf Ihrem eigenen Server oder auf Isaac Lab auf dem Rechner unter Ihrem Schreibtisch.

  4. 04

    Prüfen Sie es, dann nehmen Sie es mit.

    Spielen Sie die trainierte Policy in MuJoCo ab und exportieren Sie dann ein Bundle mit dem Vertrag, den ein Roboter benötigt, um sie auszuführen.

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
Editoren

Bring deinen eigenen Roboter und deinen eigenen Untergrund zum Laufen mit

Zwei vollständige Editoren in derselben Registerkarte wie die Canvas. Deine Dateien werden dort gelesen, wo du sie abgelegt hast — eine von dir hochgeladene Beschreibung wird in deinem eigenen Browser geparst, nicht auf einem Server.

Roboter-Editor

Ziehe eine Roboterbeschreibung mit ihren Meshes hinein, und sie öffnet sich als bearbeitbares Modell — Segment für Segment, Gelenk für Gelenk.

  • URDF und MuJoCo XML werden im Browser geparst; eine USD-Stage wird von unserem Service gelesen
  • Gelenkrollen zuweisen, Trägheitswerte prüfen, Aktuatorenmodell festlegen
  • Jeder Wert trägt seine Herkunft — deine, geschätzt oder ein von uns eingesetzter Standardwert

Szenen-Editor

Erstelle das Terrain, auf dem die Policy lernt, mit einem Pinsel und einer Reihe von Generatoren — und verwende es anschließend in einer Trainings-Canvas.

  • Forme den Boden oder generiere Treppen, Rampen, Boxen und unebenes Gelände
  • Platziere Props, die wirklich kollidieren, und lege fest, wo der Roboter erscheint
  • In deine eigene Bibliothek gespeichert, bereit für den Environment-Node
Ressourcenbibliothek

Importiere, was du bereits hast

Vier Arten von Assets und mehr als ein Weg, sie hinzuzufügen. Alles, was du importierst, landet in deinem eigenen Speicher, unter deinem eigenen Konto.

ModelleRoboter, mit ihren Gelenken und Trägheitswerten
GeländeGelände und Szenen zum Trainieren
BewegungenReferenzclips für Imitation
PaketeTrainierte Policies, einsatzbereit

Aus einem öffentlichen Repository

Füge einen GitHub-Link ein, wähle die Dateien aus, bestätige. Eine Roboterbeschreibung bringt die genannten Meshes mit.

Von deinem eigenen Rechner

Lade eine Datei hoch, oder lass den lokalen Helfer ein Modell, eine Szene, einen Clip oder einen fertigen Lauf von deinem Computer kopieren.

Aus der Community

Abonniere etwas, das ein anderer Nutzer veröffentlicht hat — es wird in deine Bibliothek installiert und ist einsatzbereit.

Trainieren & Bereitstellen

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