Elk Physical AI-systeem is slechts zo goed als wat het waarneemt. Perceptie- en sensorfusie-engineering is de discipline waarbij heterogene sensoren — vision, diepte, LiDAR, radar, inertieel, kracht/koppel — worden gecombineerd tot één, tijdgesynchroniseerd wereldmodel waarop downstream redenering kan vertrouwen, draaiend op de edge met een latency onder de 10ms en graceful degrading wanneer een sensor is afgesloten, verkeerd gekalibreerd of uitvalt. Dit is de Sense-laag van de Physical AI Stack geleverd als capability: van sensorselectie en kalibratie via fusie-architectuur tot een edge-geïmplementeerd perceptiemodel dat uw operationeel team kan valideren. Het is de engineering achter de live-visiodemo's op deze site — fabrieksaudits en defectdetectie draaien op de soevereine Pixtral/Mistral-stack — gegeneraliseerd naar uw machines en uw sensoren.
Sensoren zijn het oneens. Een camera, een LiDAR en een radar zien dezelfde scène anders, op verschillende snelheden, met verschillende faalmechanismen — ze fuseren tot één consistente schatting (en weten welke te vertrouwen bij conflict) is waar de meeste perceptieprojecten vastlopen.
Kalibratie en tijdsynchronisatie zijn onglamoureus maar beslissend. Drift in extrinsieke kalibratie en enkele milliseconden klokafwijking tussen sensoren corrumperen het gefuseerde wereldmodel stil lang voordat iemand een foute beslissing downstream ziet.
Productieomstandigheden zijn niet het lab. Verblinding, stof, trillingen, regen, weinig licht en gedeeltelijke afsluiting breken perceptiemodellen die perfect demonstreerden op schone data — en een gemiste veiligheidsrelevante situatie in de echte wereld is geen afrondingsfout.
Een capability-engagement afgestemd op uw machines en uw sensoren, soeverein geleverd op infrastructuur die u bezit.
De bestaande sensorsuite auditeren, de perceptievereiste definiëren (bereik, resolutie, latency, veiligheidsrelevantie) en een herhaalbare intrinsieke/extrinsieke kalibratie- en tijdsynchronisatieprocedure vaststellen.
De fusie-stack ontwerpen — early/late/deep fusion naar gelang de taak — met expliciete afhandeling van sensorconflicten, uitval en betrouwbaarheid, zodat het wereldmodel onzekerheid draagt in plaats van het te verbergen.
Vision- en multimodale modellen trainen en optimaliseren om op edge-acceleratoren binnen het latency- en energiebudget te draaien, op de soevereine Mistral/open-weight-stack waar taal of redenering betrokken is.
De testset opbouwen die de faalgevallen omvat — afsluiting, verblinding, verkeerde kalibratie, sensorverlies — en het detectie- en fusiegedrag daartegen valideren voordat iets een actuator bereikt.
Robotica-integratoren, automotive- en ADAS-teams, industriële en energiebeheerders, en AMR/AGV-bouwers die een perceptie-stack nodig hebben die robuust genoeg is voor productie — niet een demo die alleen werkt op schone data. Bijzonder relevant waar perceptie een veiligheidsrelevante beslissing voedt en de sensorsuite heterogeen is.
Nee — dit is een engineering-capability, geen hardware-doorverkoop. Ik werk met de sensorsuite die u heeft of help u er een vendor-neutraal te specificeren, en ik engineeer vervolgens de perceptie- en fusie-stack daarboven.
Ja. Edge- en on-prem-deployment is de standaard — beslissingen in minder dan 10ms mogen niet afhangen van een cloud-roundtrip, en uw operationele data zou uw infrastructuur niet moeten hoeven verlaten.
Perceptie produceert het wereldmodel; de safety-case-dienst bouwt het bewijs dat het resulterende systeem veilig is. Voor veiligheidsrelevante perceptie worden ze doorgaans samen in scope gebracht.
Ontdek andere diensten die dit aanbod aanvullen
30 minuten. Ik diagnosticeer uw situatie en zeg u eerlijk of deze dienst past — en zo niet, welke wel.