Rigyd

机器人的学习效果完全取决于数据的质量。对于以模拟为主的团队来说，成功的关键在于领域随机化。比如，可以在100万个模拟厨房中训练一个类人机器人，以确保它在真实厨房中不会出错；或者对一个机器人手臂进行训练，让它能够处理成千上万种不同大小、质量和材质的物体。这两种方法都需要大量高精度的物理3D内容，而大多数团队并不具备这样的资源。Rigyd可以自动生成并随机化大规模的物理准确的3D物体和世界，从而开启了以往无法实现的从模拟到现实的场景。