2021 年 3 月 3 日  ，  實時 3D 內容創作和運營平臺 Unity（NYSE：U）釋出了

Object Pose Estimation

示例專案 （ Demo ），該 Demo 將計算機視覺和模擬技術相結合，展示了 Unity 人工智慧和 機器學習 功能如何有效地訓練機器人，加速其在工業領域的應用落地。就在不久前，Unity 推出了支援

機器人作業系統

ROS

）  的最新版本， ROS 提供了用於編寫機器人程式的靈活軟體架構。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、經濟、快速地進行機器人應用的研究、測試、開發與部署解決方案。

Unity 人工智慧高階副總裁 Danny Lange 表示：“這個 Demo 是系統主動學習而非被動程式設計的有力例證。透過對大量合成數據的學習，系統能夠捕捉到具有細微差別的圖案，這是任何一個普通程式都無法做到的。它展示了真正的人工智慧技術，以及在訓練機器人方面可能達到的效率。這些技術加在一起，能夠看到我們正不斷突破界限。“

在危險、昂貴或特殊的情況下測試應用程式時，模擬技術能夠發揮很大的作用。在模擬環境中驗證應用程式，可以在程式實際部署到機器人之前就儘早發現潛在問題，大大縮短迭代時間。Unity 內建的 物理引擎 與 Unity 編輯器結合，可用於創建出具有無數排列組合方式的虛擬測試環境，測試中的物件可以透過（貼近）現實世界中作用在物體上的力來控制。

隨著最新的 Demo，Unity 還發布了一款開源的 Unity 程式包

URDF Importer

，可用於將機器人從其 URDF 檔案匯入到 Unity 場景中。Unity 中增強的

關節運動支援

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 節點和 Unity 之間的資訊延遲，讓機器人能夠幾乎實時地響應模擬的環境。Demo 還展示了最近釋出的

Perception SDK

中的 Unity

計算機視覺 工具

，可以用來建立大量合成的、標記的訓練資料，從而訓練一個簡單的深度學習模型來預測立方體的位置。Demo 中提供的教程可幫助開發者重建該專案，透過應用定製的隨機函式發生器可對專案進行擴充套件，以建立更多複雜的場景。

“透過 Unity，我們讓人工資料合成變得更加大眾化，而且使在虛擬環境中模擬高階互動成為可能。例如，為自動駕駛車輛或造價高昂的機器人手臂開發控制系統時，就不必擔心破壞裝置或增加工業安裝成本了。如今人工智慧和機器學習的發展，讓機器人可以在工業各個領域執行更復雜的任務，而能夠在高保真的虛擬環境中驗證應用程式將節省時間和資金，加快機器人的應用落地。”Lange 補充到。

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Unity Robotics

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