학습 기반 로봇공학을 위한 데이터 수집

우리는 로봇 공학 및 AI 팀이 학습 기반 시스템을 위한 대규모의 고품질 실제 상호 작용 데이터를 수집하도록 돕습니다. 우리의 워크플로우는 모방 학습 모델, 강화 학습 시스템, 물리적 AI용 기초 모델을 구축하는 팀을 위해 설계되었습니다. 데이터 품질, 일관성 및 재현성 원시 볼륨보다 더 중요합니다.

우리가 수집하는 것

우리는 비전(RGB, RGB-D, 멀티뷰), 고유 감각(관절 상태, 토크, 제어 신호), 힘 및 촉각(엔드 이펙터 힘, 분산 촉각 배열), 인간 입력(원격 조작 명령, 시정 조치) 및 환경 컨텍스트(장면 구성, 작업 매개변수, 에피소드 경계) 등 다중 모드, 동기화된 로봇 데이터 세트를 전문으로 합니다. 모든 양식은 배송 전에 시간 동기화, 구조화 및 검증됩니다.

작업 중심 데이터 세트 설계

우리는 구조가 없는 "원시 로그"를 수집하지 않습니다. 각 프로젝트는 작업 정의 및 성공 기준, 상태/작업/관찰 사양, 에피소드 분할 및 종료 조건, 필수 센서 적용 범위 및 샘플링 속도, 의도적으로 포함할 실패 모드 등 명시적인 작업 및 데이터 세트 설계로 시작됩니다. 이렇게 하면 결과 데이터 세트를 교육, 평가 및 벤치마킹에 직접 사용할 수 있습니다.

인간 참여형(Human-in-the-Loop) 원격 조작

조작 및 기술 학습을 위해 인간 참여형 원격 조작 시스템을 배포합니다. 당사의 워크플로우는 의인화된 제어 매핑, 실시간 중력 보상 및 규정 준수, 접촉 및 오류 발생 시 안전한 작동, 반복 가능한 작업 초기화를 지원합니다. 이 접근 방식은 모방 학습, 데이터 세트 부트스트래핑 및 복구 동작 캡처에 특히 효과적입니다.

데이터 세트 구조 및 전달

수집된 데이터는 에피소드별 메타데이터, 시간 인덱스 다중 모달 관찰, 제어 명령 및 로봇 상태, 선택적 주석이 포함된 에피소드 기반 데이터 세트로 구성됩니다. 우리는 학습 가능한 텐서 형식, ROS/로봇공학 기본 형식 및 클라이언트 교육 파이프라인에 맞춰 조정된 사용자 정의 스키마로 제공을 지원합니다.

왜 실리콘밸리 로봇공학센터인가?

일반 데이터 공급업체나 주석 플랫폼과 달리 당사는 실제 로봇 하드웨어, 학습 기반 제어 시스템 및 연구 수준 데이터 표준의 교차점에서 운영됩니다. 우리 팀은 로봇 시스템과 기계 학습 파이프라인을 모두 이해하고 있습니다.