공간 컴퓨팅 및 로보틱스 시뮬레이션의 가장 큰 과제 중 하나는 실제 데이터를 가상 환경과 효율적이고 정확하게 대규모로 연결하는 것이었습니다.
오늘은 XGRIDS 의 Lixel CyberColor(LCC) 데이터를 USDZ 포멧으로 바로 저장하고, 시뮬레이션 플랫폼에 통합하여, NVIDIA Omniverse로 렌더링하는 방법을 소개하겠습니다.
LCC to NVIDIA Omniverse 특징
✅ LCC에서 바로 USDZ 포멧 저장 가능
✅ Omniverse 내부의 사실적인 3DGS 장면 렌더링
✅ 로보틱스 시뮬레이션 및 가상 테스트를 위한 원활한 통합
✅ AI, 자율성 및 디지털 트윈 사용 사례에 대비한 실제 환경 구축
이는 단순하게 데이터 호환이 아니라 AI 학습, 로보틱스 개발 및 몰입형 공간 시뮬레이션이 이제 Lixel 시리즈와 같은 모바일 SLAM 장치로 빠르고 효율적으로 캡처한 고화질 3DGS 데이터를 활용할 수 있음을 의미합니다.
현실적이고 정확하며 확장 가능한 환경 조성이 공간 인텔리전스 및 자율 시스템의 다음 단계를 여는 데 중요한 기반이 될 것입니다.
🎥 아래 동영상에서 더 자세한 내용을 확인해보세요.
공간 컴퓨팅 및 로보틱스 시뮬레이션의 가장 큰 과제 중 하나는 실제 데이터를 가상 환경과 효율적이고 정확하게 대규모로 연결하는 것이었습니다.
오늘은 XGRIDS 의 Lixel CyberColor(LCC) 데이터를 USDZ 포멧으로 바로 저장하고, 시뮬레이션 플랫폼에 통합하여, NVIDIA Omniverse로 렌더링하는 방법을 소개하겠습니다.
✅ LCC에서 바로 USDZ 포멧 저장 가능
✅ Omniverse 내부의 사실적인 3DGS 장면 렌더링
✅ 로보틱스 시뮬레이션 및 가상 테스트를 위한 원활한 통합
✅ AI, 자율성 및 디지털 트윈 사용 사례에 대비한 실제 환경 구축
이는 단순하게 데이터 호환이 아니라 AI 학습, 로보틱스 개발 및 몰입형 공간 시뮬레이션이 이제 Lixel 시리즈와 같은 모바일 SLAM 장치로 빠르고 효율적으로 캡처한 고화질 3DGS 데이터를 활용할 수 있음을 의미합니다.
현실적이고 정확하며 확장 가능한 환경 조성이 공간 인텔리전스 및 자율 시스템의 다음 단계를 여는 데 중요한 기반이 될 것입니다.
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