Baidu simulyatsiya qilingan muhitlarda avtonom taksilarni oʻqitish uchun Apollo World modelini taqdim etdi
Batafsil
TechNode
technode.com

Baidu simulyatsiya qilingan muhitlarda avtonom taksilarni oʻqitish uchun Apollo World modelini taqdim etdi

Baidu kompaniyasi 3 noyabr kuni Apollo World modelini taqdim etdi. Ushbu global model avtonom transport vositalarini oʻqitish va sinovdan oʻtkazish maqsadida interaktiv yoʻl sharoitlarini simulyatsiya qilish uchun moʻljallangan.

Maʼlumotlarga koʻra, ushbu tizim allaqachon Apollo Go robotaksi ishlab chiqilishi uchun yordam berishda qoʻllanilmoqda va kuniga 100 000 kilometrgacha simulyatsiya qilingan haydashni yaratishga qodir.

Apollo World real vaqt rejimida kameralar va lidarlardan maʼlumotlarni yaratadi. Shu bilan birga, virtual piyodalar va transport vositalari avtonom avtomobilning harakatlariga javob beradi. Bunday funksionallik transport boshqaruv tizimlariga oʻzgaruvchan trafik va murakkab ssenariylarni koʻp marta tekshirish sharoitida toʻliq sayohatlarni sinash imkonini beradi.

Ushbu modelning chiqarilishi robotaksi ishlab chiquvchilarining texnologiyalarini yangi bozorlarga moslashtirish uchun sarflanadigan xarajatlarni kamaytirish va vaqtni qisqartirishdagi saʼy-harakatlari fonida sodir boʻlmoqda.

Oʻxshash hikoyalar

InSpatio Xanchjouda oyotilgan simulyatsiya asosidagi robotlar uchun maʼlumotlar markazini ochdi va oyiga million soatni qayta ishlashni maqsad qildi
Batafsil
pandaily.com

InSpatio Xanchjouda oyotilgan simulyatsiya asosidagi robotlar uchun maʼlumotlar markazini ochdi va oyiga million soatni qayta ishlashni maqsad qildi

SenseTime tomonidan 2025-yilda tashkil etilgan va fazoviy intellekt modellariga ixtisoslashgan startap InSpatio 29-oktabrda Xanchjouda yerga joylashtirilgan sunʼiy intellekt uchun simulyatsiya asosida maʼlumot yigʻishning Xitoydagi birinchi markazi deb nomlagan narsani ochdi. Ushbu markaz oyiga bir million soat hajmidagi maʼlumotlarni ishlab chiqarishga qaratilgan boʻlib, bu kuniga taxminan 100 000 soatga teng keladi.

InSpatio fikricha, robotlarga nafaqat maʼlumotlar hajmi, balki ularning xilma-xilligi ham yetarli emas. Masalan, robot fiksatsiyalangan javonda obʼektni ishonchli ushlab olishi mumkin, ammo agar javon aylansa, maqsadli obyekt boshqa ichimlik qatori bilan yopilsa yoki robot boshqa tomondan choʻzilishi kerak boʻlsa, uning samaradorligi pasayadi.

Xitoy axborot va aloqa texnologiyalari akademiyasi maʼlumotlariga koʻra, iyun oxiriga qadar Xitoyda robotlarni oʻqitish uchun 70 dan ortiq poligon faoliyat yuritardi va yana 40 tasi rejalashtirilgan edi. Biroq, ularning koʻpchiligi kiyim yigʻish va stol tozalash kabi oddiy vazifalarga qaratilgan. Har bir tartibni oʻzgartirishda maydon va operatorlarni qayta bron qilish talab qilinadi, bu esa xarajatlarning oshishiga olib keladi.

InSpatio yondashuvi hisoblash formulani «insonlar karra soatlar» dan «atrof-muhit konfiguratsiyalari karra parallel hisoblashlar» ga oʻzgartiradi. Tizim real robotlar tomonidan bajarilgan yoki masofaviy boshqaruv orqali amalga oshirilgan kichik koʻrsatmalar bilan boshlanadi, soʻngra harakatlarni rejalashtirish, siyosatlarni ishga tushirish va fizikani avtomatlashtirilgan tekshirishlarni birlashtirib, yuzlab parallel muhitlarda yopiq yoʻnalishlarni hosil qiladi. Bu yoʻnalishlar RGB, chuqurlik, segmentatsiya, 6D joylashuv va harakatlarning mos keladigan belgilari bilan taʼminlanadi.

Sahna aktivlari ikkita kanaldan olinadi. Birinchi kanal Hesai ning Kosmo 3D global maʼlumotlar dvigateli bilan hamkorlikdan foydalanadi, u hisobotda aytilishicha, 100 kvadrat metrlik xonani taxminan 15 daqiqada skanerlay oladi va milimetr darajasida 3DGSni rekonstruksiya qiladi. Keyin InSpatio bu statik skanerlashni aniq fizik xususiyatlarga ega alohida obʼektlarga ajratadi. Ikkinchi kanal InSpatio ning oʻziga xos dunyo simulyatori Topos Pro dan foydalanadi, u bitta tasvir, koʻp sonli tasvirlar, video, lidar yoki aerofotografiya maʼlumotlarini obyekt darajasidagi sahnalarga aylantiradi, bu yerda stol, stul va uskunalarning xususiyatlarini, shu jumladan, toʻqnashuv xususiyatlarini tanlash, almashtirish va yuklash mumkin.

Sahna qayta ishlashga maqsadli obyektlarni alohida nusxalarga ajratish, yashirin geometriyani toʻldirish va fonni tiklash, shuningdek, har bir vazifa uchun massa, massaning markazi va ishqalanishni kalibrlash kiradi. Kompaniya xizmat koʻrsatishning uch bosqichini belgilaydi: navigatsiya uchun L1, milimetr darajasidagi geometriya va zich qamrov bilan mahoratli ushlab olish uchun L2 va qutilarni ochish kabi kontakt va artikulyatsiyalangan dinamika uchun L3. Simulyatsiyaning afzalligi yuqori darajalar boʻyicha ortib boradi, biroq yakuniy siyosatlar hali ham haqiqiy robotlarda tekshiriladi.

Baidu avtonom haydash sohasidagi ambitsiyalarni kengaytirish uchun global modelni ishlab chiqmoqda
Batafsil
technode.com

Baidu avtonom haydash sohasidagi ambitsiyalarni kengaytirish uchun global modelni ishlab chiqmoqda

STAR Market Daily hisobotiga koʻra, Baidu kompaniyasi shunday ataladigan global modelni ishlab chiqish bilan shugʻullanmoqda va yaqin orada oʻz tadqiqotlari natijalarini baham koʻrishni rejalashtirmoqda.

Global modellar jismoniy muhit tushunchalarini oʻrganish va ulardagi oʻzgarishlarni bashorat qilish qobiliyatiga ega boʻlib, bu ularni haqiqiy dunyoda ishlashi kerak boʻlgan tizimlar uchun potentsial asosga aylantiradi.

Hisobotda avtonom haydash ushbu texnologiyaning mumkin boʻlgan qoʻllanilish sohalaridan biri sifatida qayd etilgan. Atrof-muhit transport vositalari, piyodalar va yoʻl yuzasining holatini xatti-harakatini bashorat qilish qaror qabul qilish va yoʻnalishni rejalashtirish jarayonlarini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin.

Baidu Apollo Go robotaksi biznesi butun dunyo boʻylab 28 shaharga kengayib, haqiqiy haydash toʻgʻrisida sezilarli hajmdagi maʼlumotlarni jamlagan. Biroq, ushbu modelning aniq qoʻllanilish sohalari va uning Apollo Go bilan bogʻliqligi hali oshkor qilinmagan.

Alibaba ning Amap modeli inson harakatlari boʻyicha butun tana vazifalarini oʻrganadigan gumanoid tizimni taqdim etdi
Batafsil
technode.com

Alibaba ning Amap modeli inson harakatlari boʻyicha butun tana vazifalarini oʻrganadigan gumanoid tizimni taqdim etdi

Alibaba kompaniyasi Alibaba Token Hub bilan birgalikda $\lambda$0 modelini taqdim etdi. Bu fundamental model inson tomonidan koʻrsatilgan namunalardan foydalanib, gumanoid robotlarni muvofiqlashtirilgan harakatlar va manipulyatsiyalar orqali oʻqitish uchun ishlab chiqilgan.

Tizim birinchi shaxsdan suratga olingan videolardan oʻrganadi, bu videolar tana va qoʻllar harakatlari bilan sinxronlashtirilgan. Bu robotlarga yurish, posturani tuzatish va ikki qoʻlli operatsiyalarni birlashtirib, yanada murakkab vazifalarni bajarish imkonini beradi.

Tadqiqotchilar real sharoitlarda turli xil harakatlarni bajarayotgan odamlarning 500 soatlik yozuvlarini oʻz ichiga olgan HumanVerse maʼlumotlar toʻplamini yaratdilar. Bunday yondashuv robotlar orqali teleoperatsiya yoʻli bilan namuna yigʻish zaruriyatini kamaytiradi.

Sinov jarayonida jamoa $\lambda$0 real dunyodagi lokomotsiya va manipulyatsiya bilan bogʻliq vazifalarni bajarishda 62,5% muvaffaqiyat darajasiga erishganini namoyish etdi. Loyiha tadqiqotchilarga maʼlumot yigʻish uchun uskunaning konfiguratsion kodini va maʼlumot namunalarini ham taqdim etdi.

Mashhur