- 신호 정렬상태, 행동, 비전, 타이밍이 깔끔하게 정렬되어야 합니다.
- 작업 범위데이터 세트에는 성공과 의미 있는 실패의 다양성이 모두 필요합니다.
- 재사용성장기적인 가치를 원한다면 메타데이터, 매니페스트, 일관된 스키마가 중요합니다.
로봇 데이터 품질은 데모를 내구성 있는 학습 인프라로 바꾸는 요소입니다.
좋은 데이터는 단지 더 많은 데이터가 아닙니다. 정렬되고 재현 가능하며 작업을 인식하고 재생, 벤치마킹 및 재교육을 지원할 준비가 되어 있습니다.
데이터 품질이 높을수록 재교육 낭비가 줄어들고 회귀 신뢰도가 향상되며 팀이 하드웨어 프로그램을 확장하려는 의지가 높아집니다.