Desde la simulación hasta la costura, esta versión del SDK trae algunas características y mejoras para desarrolladores e ingenieros de sistemas robóticos:
- Extensión Nvidia Isaac Sim
- Costura de nubes de puntos simplificada
- Datos más limpios con el motor Omni
- Nueva placa de calibración compacta
- Ajuste de filtro más rápido
¿No tienes tiempo para leer? Mira nuestro video para descubrir todos los aspectos destacados de este SDK:
Extensión de Zivid a Nvidia Omniverse
NVIDIA Omniverse es una potente plataforma para la simulación y colaboración en tiempo real en flujos de trabajo 3D. Basada en ella, Isaac Sim proporciona un entorno centrado en la robótica para diseñar, probar y entrenar robots en escenas virtuales, incluyendo sensores, percepción y planificación del movimiento.
Con el SDK 2.16, lanzamos una extensión de Zivid para Isaac Sim que permite la integración fluida de las cámaras Zivid 2+ y 2+R en los flujos de trabajo de simulación. Con esta extensión, podrá:
- Añade modelos 3D físicos de la cámara y los accesorios a tu entorno virtual
- Sintetizar imágenes y nubes de puntos desde el campo de visión de las cámaras Zivid con intrínsecos correctos
Lo que le permite:
- Ejecute simulaciones de funciones de su robot con cámaras Zivid
- Iteraciones de diseño de celdas más rápidas, creación de prototipos, pruebas iniciales y verificación
La extensión estará disponible a finales de esta semana. ¡Descárgala de nuestro repositorio de GitHub y empieza a probarla! Una vez descargada, estará disponible a través del menú de extensiones de la interfaz gráfica de Isaac Sim y mediante scripts para flujos de trabajo automatizados.
Unión de nubes de puntos simplificada con UnorganizedPointCloud
Aplicaciones como el acabado de superficies, la soldadura, la fabricación aditiva y la inspección pueden requerir la combinación de múltiples nubes de puntos en un único conjunto de datos unificado. Este proceso, conocido como unión de nubes de puntos, es esencial para reconstruir superficies grandes u ocluidas. Sin embargo, la unión puede ser tediosa y propensa a errores sin las herramientas adecuadas.
Para optimizar este flujo de trabajo, presentamos una nueva clase: U norganizedPointCloud. Esta clase permite a los desarrolladores unir nubes de puntos de forma eficiente y elegante para tareas como la estimación de volumen, la inspección de superficie completa o la combinación de escaneos desde múltiples puntos de vista.
Características principales:
- Crear una nube de puntos no organizada
- Añadir más puntos a la nube de puntos
- Reducir la resolución y refinar la nube de puntos para reducir el tamaño del archivo y eliminar puntos redundantes
- Calcular un centroide que represente la mitad de la nube de puntos
- Aplicar una transformación rígida, incluida su transformación o transformar al centro
También agregamos funcionalidad para alinear puntos superpuestos entre dos nubes de puntos no organizadas.
Con esta clase, ofrecemos las herramientas necesarias para implementar una unión robusta de nubes de puntos para cualquier aplicación.
Nubes de puntos más limpias con el motor Omni
Para que un robot recoja correctamente artículos de un contenedor o palé, necesita rutas despejadas y sin colisiones, guiadas por datos 3D precisos. Sin embargo, las reflexiones y los puntos flotantes sobre el contenedor dificultan la planificación de rutas y la prevención de colisiones, lo que provoca errores de recolección o una planificación de rutas fallida.
Con el SDK 2.16, presentamos un filtro de reflexión local para Omni Engine. Este filtro mejora la robustez ante reflejos complejos y evita que los puntos se ajusten incorrectamente al fondo o se confundan con objetos en primer plano. El resultado son nubes de puntos más limpias y fiables.
Si bien el filtro puede reducir la cobertura de la nube de puntos en algunos casos, mejora significativamente la robustez al usar Omni Engine. Si desea obtener más información, consulte el artículo actualizado sobre el filtro de reflexión en nuestra Base de conocimientos.
Nuevas placas de calibración más pequeñas
Presentamos una nueva placa de calibración compacta, compatible con el SDK 2.16. Estas nuevas placas son ideales para la calibración mano-ojo y la corrección de campo en aplicaciones de corto alcance. Con unas dimensiones de tan solo 12,5 × 15 cm, se pueden montar de forma permanente directamente en un robot o dentro de una celda, lo que facilita y agiliza la calibración.
Con unas dimensiones de tan solo 12,5 x 15 cm, hace que la calibración de la cámara sea más accesible y cómoda, ya que puedes montar la placa de forma permanente en el robot o en la celda.
La nueva placa es totalmente compatible con los accesorios Zivid y recomendamos su uso con las cámaras MR60 y M60.
¡Ya puedes pedirlos en la tienda Zivid ! Empezaremos a enviarlos en septiembre.
Reprocesar sin capturar
Ajustar filtros puede ser una tarea lenta y frustrante, especialmente cuando cada pequeño ajuste requiere una nueva captura. Esto dificulta aislar el efecto de un filtro específico y ralentiza el desarrollo y la depuración.
Con el SDK 2.16, hemos habilitado el reprocesamiento de nubes de puntos existentes dentro de Zivid Studio. Esto significa que ahora puede ajustar parámetros de filtro (como clúster, ruido o suavizado) y ver el impacto al instante sin tener que volver a capturar.
Esto no solo acelera la optimización del filtro, sino que también facilita la comprensión de cómo funciona cada filtro, lo que le permite depurar artefactos de la nube de puntos de manera más efectiva.
Resumen
¡Eso es todo por el SDK 2.16! Esta versión incluye un conjunto sólido de mejoras en simulación, procesamiento de nubes de puntos, calibración y experiencia del desarrollador. Ya sea que esté creando células robóticas virtuales en Isaac Sim, uniendo múltiples escaneos o ajustando filtros en Zivid Studio, el SDK 2.16 le ayuda a optimizar su flujo de trabajo. Para obtener más información, consulte el registro de cambios y, como siempre, ¡nos encantaría conocer sus comentarios!
ZIVID News. Ch. A. Traducido al español
