핵심 요약
슈퍼브에이아이가 한국의 50곳 주거 공간을 로봇 학습 데이터로 구축했고, 3D 공간 50개소, 행동 5,000건, 객체 10,000장을 확보했습니다. 3D Gaussian Splatting과 SMPL 체형 기반 데이터 구성, 4D 동작 캡처를 결합한 데이터 파이프라인을 구축했으며, NVIDIA Isaac Sim을 활용한 시뮬레이션 검증으로 현장 데이터 활용성을 높였습니다. NEURA Robotics의 협력으로 시나리오 확장 가능성을 모색합니다.
구현 방법
- 3D Gaussian Splatting 기반 데이터 생성 및 3D 공간 캡처 파이프라인 구성
- SMPL 체형 기반 인체 모델과 4D 동작 캡처의 융합
- NVIDIA Isaac Sim을 통한 시뮬레이션 검증 및 데이터 품질 확보
주요 결과
- 50개 주거 공간, 5,000건의 행동, 10,000장의 객체 데이터 확보
- 데이터 파이프라인 구축으로 로봇 학습의 다양성과 현실성 강화
- 실환경 적용 및 대규모 확장 가능성 제시
