جمع البيانات

تم تصميم OpenArm ليس فقط كمنصة معالجة آلية، بل كمنصة نظام البيانات الأصلي للروبوتات القائمة على التعلم. على عكس الأذرع الروبوتية التقليدية المُحسّنة للأتمتة الصناعية الحتمية، تم تصميم OpenArm حول متطلبات التعلم بالتقليد، والتعلم المعزز، والنقل من المحاكاة إلى الواقع، وجمع البيانات على نطاق واسع من العالم الحقيقي.

هندسة التقاط البيانات

يدعم OpenArm الالتقاط المتزامن للحالات المشتركة، وأوامر التحكم، وحالات المؤثر النهائي، وأجهزة الاستشعار الخارجية (الرؤية، واللمس، والقوة، وIMU). يتم وضع طابع زمني لجميع تدفقات البيانات ومحاذاتها على مستوى حلقة التحكم. يتم تنظيم البيانات في حلقات مع تهيئة واضحة للمهام وتنفيذ الإجراء وأحداث الاتصال والإنهاء، مما يؤدي إلى رسم خرائط مباشرة لعمليات إطلاق RL ومسارات التعلم المقلدة.

الفشل كبيانات

تم تصميم OpenArm لتسجيل المحاولات الفاشلة بأمان، وليس النجاحات فقط. تعد مسارات الفشل - الانزلاق، وسوء الفهم، والاصطدام، ومحاولات التعافي - بيانات من الدرجة الأولى بالغة الأهمية للتعلم القوي للسياسات والتعميم.

مخرجات التعلم الجاهزة

التسجيل المنظم، ومجموعات بيانات التعلم المقلدة، والعروض التوضيحية البشرية القابلة للتكرار، والمحاذاة من محاكاة إلى حقيقية. تنظيم قائم على الحلقات مع بيانات وصفية لكل حلقة، وملاحظات متعددة الوسائط مفهرسة بالوقت، ومساحات عمل متسقة.