Baidu представила модель Apollo World для обучения беспилотных такси в симулированных средах
Подробнее
TechNode
technode.com

Baidu представила модель Apollo World для обучения беспилотных такси в симулированных средах

Компания Baidu представила модель Apollo World 3 ноября. Эта мировая модель предназначена для симуляции интерактивных дорожных условий с целью обучения и тестирования автономных транспортных средств.

Сообщается, что данная система уже применяется для поддержки глобальной разработки роботакси Apollo Go и способна генерировать до 100 000 километров симулированного вождения ежедневно.

Apollo World создает данные с камер и лидаров в режиме реального времени. При этом виртуальные пешеходы и транспортные средства реагируют на действия автономного автомобиля. Такая функциональность позволяет системам управления транспортом отрабатывать полные поездки в условиях меняющегося трафика и многократно проверять сложные сценарии.

Выпуск этой модели происходит на фоне усилий разработчиков роботакси по снижению затрат и сокращению времени, необходимых для адаптации их технологий к новым рынкам.

Похожие сюжеты

InSpatio открыла центр данных для роботов, основанный на симуляции, в Ханчжоу с целью обработки миллиона часов в месяц
Подробнее
pandaily.com

InSpatio открыла центр данных для роботов, основанный на симуляции, в Ханчжоу с целью обработки миллиона часов в месяц

Компания InSpatio, которая является стартапом, основанным в 2025 году от SenseTime и специализируется на моделях пространственного интеллекта, 29 октября открыла в Ханчжоу то, что она называет первым в Китае центром сбора данных для воплощенного ИИ, основанным на симуляции. Этот центр нацелен на производство данных в объеме в один миллион часов ежемесячно, что эквивалентно примерно 100 000 часам в день.

По мнению InSpatio, роботам не хватает не только объема данных, но и их разнообразия. Например, робот может надежно захватить предмет на фиксированной полке, однако его эффективность снижается, если полка поворачивается, целевой объект перекрывается другой строкой напитков или роботу приходится тянуться с другой стороны.

Согласно данным Китайской академии информационных и коммуникационных технологий, к концу июня в Китае функционировало более 70 полигонов для обучения роботов, и планировалось еще более 40. Тем не менее, многие из них сосредоточены на простых задачах, таких как складывание одежды и уборка столов. При каждом изменении компоновки требуется повторное бронирование площадки и операторов, что приводит к увеличению затрат.

Подход InSpatio меняет формулу расчета с «человек умножить на часы» на «конфигурации среды умножить на параллельные вычисления». Система начинает с небольшого числа демонстраций, выполненных реальными роботами или с помощью телеуправления, а затем комбинирует планирование движений, прогоны политик и автоматизированные проверки физики для генерации замкнутых траекторий в сотнях параллельных сред. Эти траектории сопровождаются согласованными метками RGB, глубины, сегментации, 6D-положения и действий.

Активы сцен получаются из двух каналов. Один канал использует партнерство с движком мировых данных Kosmo 3D от Hesai, который, как сообщается в отчете, способен сканировать комнату площадью 100 квадратных метров примерно за 15 минут с реконструкцией 3DGS на уровне миллиметра. Затем InSpatio разделяет этот статичный скан на отдельные объекты с заданными физическими свойствами. Второй канал использует собственный симулятор мира InSpatio, Topos Pro, который преобразует одиночные изображения, множественные изображения, видео, данные лидара или аэрофотосъемку в сцены на уровне объектов, где можно выбирать, заменять и присваивать свойства стол, стула и оборудования, включая свойства коллизии.

Обработка сцены включает отделение целевых объектов на отдельные экземпляры, заполнение скрытой геометрии и восстановление фона, а также калибровку массы, центра масс и трения для каждой задачи. Компания также определяет три уровня предоставления услуг: L1 для навигации, L2 для ловкого захвата с геометрией на уровне миллиметра и плотным перекрытием, и L3 для контакта и артикулированной динамики, например, открытия ящиков. Утверждается, что преимущество симуляции возрастает на более высоких уровнях, при этом окончательные политики все равно проверяются на реальных роботах.

Baidu разрабатывает мировую модель для расширения амбиций в области автономного вождения
Подробнее
technode.com

Baidu разрабатывает мировую модель для расширения амбиций в области автономного вождения

Согласно отчету STAR Market Daily от 28 октября, компания Baidu занимается разработкой так называемой мировой модели и планирует в скором времени поделиться результатами своих исследований.

Мировые модели способны изучать представления физических сред и прогнозировать изменения в них, что делает их потенциальной основой для систем, которые должны функционировать в реальном мире.

В отчете было отмечено, что автономное вождение является одной из возможных областей применения этой технологии. Прогнозирование поведения окружающих транспортных средств, пешеходов и состояния дорожного покрытия может значительно улучшить процессы принятия решений и планирования маршрута.

Бизнес Baidu Apollo Go robotaxi расширился до 28 городов по всему миру, накопив значительный объем данных о реальном вождении. Однако конкретные сферы применения данной модели и ее связь с Apollo Go пока не раскрываются.

Модель Amap от Alibaba представила гуманоидную систему, обучающуюся задачам всего тела по движениям человека
Подробнее
technode.com

Модель Amap от Alibaba представила гуманоидную систему, обучающуюся задачам всего тела по движениям человека

Компания Alibaba, совместно с Alibaba Token Hub, представила модель λ0. Эта фундаментальная модель разработана для обучения гуманоидные роботы скоординированным движениям и манипуляциям, используя демонстрации, показанные человеком.

Система обучается на видеозаписях от первого лица, которые синхронизированы с движениями тела и рук. Это позволяет роботам выполнять более сложные задачи, комбинируя ходьбу, корректировку позы и двуручные операции.

Исследователи создали набор данных HumanVerse, который включает 500 часов записей людей, выполняющих различные действия в реальных условиях. Такой подход снижает необходимость собирать демонстрации посредством телеоперации роботов.

В ходе тестирования команда продемонстрировала, что λ0 достигла 62,5% успешности при выполнении задач, связанных с локомоцией и манипуляциями в реальном мире. Проект также предоставил исследователям конфигурационный код оборудования для сбора данных и образцы данных.

Популярное