Was sind Roboter-Training-Daten?
Roboter-Training-Daten sind der Engpäck der physischen KI. Lernen Sie, welche Arten von Roboter-Daten, verglichenen Sammelmethoden, wichtigen Qualitätsstandards und häufigen Fehlern, die Teams machen.
Große Sprachmodelle hatten das Internet. Selbstfahrende Autos hatten Millionen von Meilen von registriertem Fahren. Physische KI - Roboter, die Objekte manipulieren, Produkte montieren und mit Menschen zusammenarbeiten - hat ein Datenproblem. Roboter-Trainingsdaten sind gleichzeitig der wichtigste Eingang und der härteste Engpass in der gesamten Pipeline. Dieser Leitfaden legt fest, was Roboter-Training-Daten eigentlich sind, welche Arten es gibt, wie Teams sie sammeln und welche Qualitätsstandards Datenmengen trennen, die zuverlässige Richtlinien von Datenmengen erzeugen, die Monate an technischen Aufwand verschwenden.
Definition von Roboter-Trainingdaten
Roboter-Training-Daten bestehen aus aufgezeichneten Episoden eines Robots, der eine Aufgabe ausführt. Jede Episode erfasst synchronisierte Datenströme von Sensoren - Kamerabilder (RGB und Tiefe), gemeinsame Positionen und Geschwindigkeiten, End-Effektor-Posen, Griffzustände, Kraft-Torks-Lese und die Steuerungs-Einputs, die diese Bewegungen erzeugten. Eine Episode dauert in der Regel 10 bis 60 Sekunden und stellt einen vollständigen Versuch einer Aufgabe dar: ein Objekt zu erreichen, es zu greifen, an einen Zielort zu bewegen und zu freisetzen.
Diese Daten dienen als Rohstoff für [imitationslernen] (T0
Die Grund, warum Roboter-Training-Daten so ein Engpäck sind, ist, dass sie nicht aus dem Internet abgeschrapt werden können. Jede Episode erfordert physische Hardware, die in einer physischen Umgebung mit einem geschickten menschlichen Betreiber oder einem sorgfältig geschriebenen Controller läuft. Ein typischer Forschungsdatensatz enthält 100 bis 10.000 Episoden -- Orden von Größe kleiner als die Datensätze, die Sprache oder Visionmodelle antreiben.
Typen von Roboter-Trainingdaten
Demonstrationsdaten sind die häufigste Art. Ein menschlicher Betreiber steuert den Roboter durch Teleoperation oder kinesthetische Lehre, und der Roboter erfasst seine Sensorströme und die daraus resultierenden Aktionen. Es ist der Goldstandard für das Imitationslernen und der Hauptprodukte der meisten Datenerhebungsprozesse.
Interaktionsdaten erfassen den Roboter, der eine Politik autonom ausführt und die Ergebnisse aufzeichnet. Diese Daten umfassen sowohl Erfolge als auch Fehler und werden für das Online-Verstärkungseinhalten, die iterative Verbesserung im DAgger-Stil und die Identifizierung von Fehlermodi verwendet. Interaktionsdaten sind in der Regel von geringerer Qualität als Demonstrationsdaten pro Episode, können jedoch mit höherem Volumen erhoben werden, da sie keine kontinuierliche menschliche Aufmerksamkeit erfordern.
Synthetische Daten werden vollständig in Simulationen erstellt. Physikmotoren wie NVIDIA Isaac Sim, MuJoCo und Genesis renderieren virtuelle Umgebungen, in denen simulierte Roboter Aufgaben ausführen. Synthetische Daten bieten unbegrenztes Volumen und perfekte Anmerkungen, leiden aber unter der [Sim-to-Real-Lücken] (T2
Video-Daten stammen aus aufgezeichneten menschlichen Aktivitäten - Kochvideos, Montageanweisungen, Manipulationsdemonstrationen - ohne dass ein Roboter vorhanden ist. Es ist am nützlichsten für [Visuelle Darstellungen vor dem Training]
Datenqualitätsdimensionen: Was nutzbare Daten von Lärm trennt
Nach einer Arbeit mit Dutzenden von Daten-Sammlungskampagnen bei RCSV haben wir sechs messbare Qualitätsdimensionen identifiziert, die vorhergesagt haben, ob ein Datensatz eine bereitstellbare Politik ausbilden oder Monate langes Ingenieurwerk verschwendet.
1. Demonstrationskonsistenz
Die Kohärenz misst, wie ähnlich die Aktionsbahnen bei Demonstrationen der gleichen Aufgabe unter den gleichen Bedingungen sind. Ein CV unter 0,15 für alle Betreiber bei Kalibrierungsaufgaben zeigt eine gute Konsistenz.
Die Inkonsistenz entsteht aus zwei Quellen: der Variation der Fähigkeiten des Betreibers und der zweideutigen Aufgabendefinition. Die zweite erfordert genaue schriftliche Erfolgskriterien - nicht "die Tasse auf die Platte legen" sondern "die Tasse aufrecht auf die Platte legen, mit dem Griff rechts, Zentrum innerhalb von 2 cm vom Zentrum der Platte, freigesetzt von einer Höhe von nicht mehr als 1 cm".
2. Abdeckung von Ausfallmodus
Ein Datensatz, der nur saubere, erfolgreiche Demonstrationen enthält, erzeugt eine Politik, die nie einen Nahezu-Fehler-Zustand gesehen hat und sich nicht von einem wiederherstellen kann. Eine 90/10-Teilung der erfolgreichen Erfolge auf die Erholungsdemonstrationen ist ein gutes Startverhältnis.
Ebenso wichtig ist das Loggen und Etikettieren von tatsächlichen Fehlern. Ein Datensatz von 500 Erfolgen und 100 gekennzeichneten Fehlern ist wertvoller als 600 Erfolge allein, weil die Fehlerepisoden binäre Erfolgsklassifizierer trainieren, die Grenzen der Aufgabenverteilung definieren und negative Beispiele für kontrastive Lernansätze liefern können.
3. Aufgabenverteilung
Die Aufgabenverteilung ist der Raum aller Startbedingungen, Objektskonfigurationen und Umgebungsvariationen, mit denen die Politik bei der Bereitstellung konfrontiert sein wird.
| Variation Axis | Minimum Coverage | Example Values |
|---|---|---|
| Object instances | 10+ per category | 10 different mugs, 12 different cans |
| Starting positions | Full workspace coverage | 5x5 grid across 40cm x 40cm workspace |
| Object orientations | 4+ orientations per object | 0, 90, 180, 270 degrees; upright and on side |
| Lighting conditions | 3+ conditions | Overhead fluorescent, side lamp, natural daylight |
| Background scenes | 3+ backgrounds | Clean table, cluttered workspace, different table color |
| Operators | 3+ operators | Distinct control styles, response speeds |
| Distractor objects | Present in 30%+ of episodes | Non-target objects in workspace |
Die Gesamtzahl der Episoden folgt aus der Abdeckungsanforderung: Wenn Sie 10 Episoden pro einzigartigen Zustand benötigen und 10 Objekte x 5 Positionen x 3 Lichtbedingungen haben, beträgt die Mindestgröße des Datensatzes 1.500 Episoden.
4. Zeitaufwandqualität
Die Zögerungen, Pausen und Umkehrungen des Betreibers während der Demonstration führen zum Lärm in die Aktionsverteilung. Ein erfahrener Betreiber, der eine Pick-and-Place-Aufgabe durchführt, erzeugt eine glatte, 8-Sekunden-Trajektorie. Ein Anfängerbetreiber, der dieselbe Aufgabe durchführt, kann eine 25-Sekunden-Trajektorie mit 3-4 Pausen und einer Richtungsumkehr erzeugen. Die Neuling-Demonstration ist nicht nur langsamer - sie lehrt die Politik, zu pausieren und umzukehren, was selten wünschenswert ist.
5. Sensor-Synchronisierungsqualität
Mehrkamera-Setups und gemischte Sensorströme (Kamera + Gelenkstaat + Kraft / Drehmoment) müssen innerhalb enger Toleranzen synchronisiert werden. Für 30Hz-Bildströme erzeugt selbst ein einziger abgefallener Rahmen eine 33ms Lücke, die Aktionen mit Beobachtungen falsch ausrichtet. Für die mit 1 kHz registrierten Kraft-Torksdaten kann sich der Uhr-Drift zwischen dem F/T-Sensor und dem Kamera-Treiber über einen 60-Sekunden-Episode auf hunderte von Millisekunden ansammeln. Episoden mit Synchronisierungsfehlern von mehr als 10 ms werden für die Wiedererhebung markiert.
6. Aktionsraum-Fidelität
Die aufgezeichneten Aktionen müssen das, was der Roboter tatsächlich getan hat, nicht das, was der Controller befohlen hat, treu darstellen. In Führer-Follower-Teleoperationssystemen kann der Nachfolgerarm den Führer um 20-50 ms zurückbleiben und kann die Flugbahn des Führers aufgrund von gemeinsamen Grenzen, Drehmomentgrenzen oder dynamischer Reaktion nicht perfekt verfolgen. Die Aufzeichnung der befohlenen Aktionen (vom Führer) anstatt der ausgeführten Aktionen (vom Follower) führt zu einer systematischen Voreingenommenheit.
Skalierungsregeln: Wie viele Demonstrationen benötigen Sie eigentlich?
Die Beziehung zwischen Datensatzgröße und Politikleistung folgt einem vorhersehbaren Muster, obwohl die genauen Zahlen von der Aufgabenkomplexität, der Politikarchitektur und der Datenqualität abhängen.
| Task Complexity | Example | Demos for 70% Success | Demos for 90% Success | Policy Architecture |
|---|---|---|---|---|
| Simple pick-place (1 object) | Pick block, place in bin | 30-50 | 100-200 | ACT |
| Multi-object pick-place | Sort 5 objects into bins | 150-300 | 500-1,000 | Diffusion Policy |
| Contact-rich single task | Peg insertion, lid closing | 100-200 | 300-500 | Diffusion Policy + F/T |
| Bimanual coordination | Fold towel, open bag | 200-400 | 800-1,500 | ACT (bimanual) |
| Language-conditioned multi-task | "Pick the red cup," "stack blocks" | 500-1,000 per task | 2,000-5,000 per task | VLA (OpenVLA, RT-2) |
| VLA fine-tuning (pre-trained) | Adapt OpenVLA to new task | 50-100 | 200-500 | OpenVLA + LoRA |
Eine kritische Erkenntnis aus jüngsten Skalierungsstudien: Die Verdoppelung der Datensatzgröße bei gleichzeitiger Diversität führt nach den ersten 200 bis 300 Episoden zu einer abnehmenden Rendite. Deshalb legen die [Daten-Sammlungsprotokolle] von RCSV die strukturierte Variation vor der Anzahl der Raw-Episoden.
Das Datenrollen: Von der Sammlung zur ständigen Verbesserung
Die fortschrittlichsten Teams behandeln die Datenerhebung nicht als einmaliges Ereignis. Sie bauen ein Datenruder auf - eine kontinuierliche Schleife, in der eingesetzte Richtlinien neue Interaktionsdaten generieren, diese Daten überprüft und annotert werden und in die nächste Trainingsitation zurückgeführt werden. Das Ruderruder hat vier Stufen:
Stufe 1: Sammeln Sie Datenmengen. Sammeln Sie 200-500 hochwertige Demonstrationen durch Teleoperation. Trainieren Sie eine erste Politik. Dies ist der minimale praktikable Datensatz, der eine Politik auch wenn unvollkommen läuft.
Stufe 2: Bereitstellung mit Logging. Bereitstellung der ursprünglichen Richtlinie zur tatsächlichen Aufgabe mit vollständiger Sensor-Logging aktiviert. Jede autonome Ausführung wird aufgezeichnet, einschließlich Fehler.
Stage 3: Fehler-zielerische Sammlung. Analysieren Sie die protokollierten Einsatzdaten, um systematische Fehlermodi zu identifizieren. Sammeln Sie zusätzliche Demonstrationen, die speziell auf diese Fehlerbedingungen abzielen. Wenn die Richtlinie bei dunkelfarbigen Objekten fehlschlägt, sammeln Sie 50 Demonstrationen mit dunklen Objekten. Wenn sie fehlschlägt, wenn das Ziel in der Nähe des Arbeitsplatzs im Rand ist, sammeln Sie 50 Demonstrationen an Randpositionen. Diese gezielte Sammlung ist 5-10 mal effizienter als einheitliche Datenverstärkung.
Stage 4: Wiederholung und Wiederholung. Fusion der Zieldaten mit dem ursprünglichen Datensatz, Wiederholung und Neuentwicklung. Jeder Zyklus durch das Flugrad erzeugt messbare Verbesserungen in den schwächsten Leistungsbereichen. Teams, die 3-5 Flugrad-Iterationen durchführen, erzielen in der Regel 15-25% höhere Erfolgsraten als Teams, die einmal auf einem großen Anfangsdatensatz trainieren.
Der Aufbau eines Datenflieger erfordert eine Infrastruktur für kontinuierliche Logging, automatisierte Fehlererkennung und schnelle Umschulung. Die [Datenplattform] von RCSV (
Vergleich der Sammelmethoden
Teleoperation ist die dominierende Sammelmethode für hochwertige Manipulationsdaten. Ein Operator steuert den Roboter mit einem Leader-Follower-Setup, einem VR-Controller, einer Raummaus oder einem Datenhandschuh aus der Ferne. Der Roboter führt die Befehle des Operators in Echtzeit aus und nimmt dabei alle Sensorströme auf. Die Teleoperation erzeugt natürliche, flüssige Demonstrationen, die sich gut verallgemeinern, da der Betreiber seine Strategie in Echtzeit an jede Situation anpassen kann. Die Sammelraten reichen je nach Aufgabenkomplexität und Resetzeit von 30 bis 120 Episoden pro Stunde. Der Hauptnachteil ist die Ermüdung des Betreibers - die Qualität verschlechtert sich nach längeren Sitzungen und die Betreiber benötigen Ausbildung.
Kinesthetikunterricht beinhaltet die physische Führung des Roboterarms durch die gewünschte Bewegung, während der Roboter in einem konform (Gravitationskompensations) -Modus ist. Der Betreiber greift den Endefektor oder einen Griff und bewegt ihn durch die Aufgabenbahn. Diese Methode ist intuitiv und erfordert keine externe Steuerungshardware, hat aber erhebliche Einschränkungen: Die Hand des Betreibers verdrängt den Arbeitsplatz von der Kamera, die Anwendung von Kraft ist unnatürlich, weil der Betreiber gegen die Trägheit des Roboters kämpft, und die Methode schafft sich nicht auf zwei- oder mobile Manipulations-Aufgaben. Die Kinesthetik ist für einfache Einarmbelzugs- und Ortungsaufgaben am besten geeignet, wenn die Trajektorform wichtiger ist als die präzise Kontaktdynamik.
Scripted Collection verwendet vordefinierte Bewegungsprimitiv - Ansatz-Waypoints, Grapp-Muster und Platzierungssequenzen - ausgeführt mit randomisierten Parametern. Das Scripting kann hohe Datenmengen generieren (Hunderte von Episoden pro Stunde mit automatisierten Resets), produziert aber Demonstrationen mit geringer Vielfalt, da die Bewegungstrategie fest ist. Schriftdaten sind nützlich für die Initialisierung von Richtlinien für gut strukturierte Aufgaben wie bin-picking mit bekannten Objekten, aber es verallgemeinert sich selten zu neuen Situationen.
Video-Imitierung extrahiert Demonstrationen aus aufgezeichnetem menschlichem Video mit Hilfe von Handtracking, Posen-Schätzung und Retargeting auf Roboterkinematik. Dieser Ansatz ist noch weitgehend experimentell. Es funktioniert für grobe Armbewegungen ziemlich gut, aber für feine Manipulation versagt, weil die Handposen-Schätzung nicht genau genug ist und die Mensch-Roboter-Verkörperungskarte Fehler einführt. Teams, die die Video-Imitierung erforschen, sollten sie als Ergänzung zur Roboter-nativ Datenverwertung behandeln und nicht als Ersatz.
Sammelmethode Vergleichstabelle
| Method | Throughput | Data Quality | Hardware Cost | Best For |
|---|---|---|---|---|
| Leader-follower teleop | 5-12 demos/hr (expert) | Highest | $4,500-32,000 | Dexterous, contact-rich tasks |
| VR controller teleop | 8-15 demos/hr | High | $500-1,500 | Pick-place, general manipulation |
| Kinesthetic teaching | 3-8 demos/hr | Medium | $0 (uses robot) | Simple trajectories, prototyping |
| Scripted + randomized | 60-200 demos/hr | Low-medium | $0 (software) | Structured tasks, pre-training |
| Video retargeting | N/A (post-hoc) | Low | $0-500 | Visual pre-training only |
Qualitätsfaktoren, die wirklich wichtig sind
Die Datenmenge von 200 Episoden, die 15 Objekteinstantien, 3 Lichtbedingungen und 3 Betreiber abdecken, wird fast immer eine bessere Politik erzeugen als 2.000 Episoden mit einem einzigen Objekt unter einheitlichen Bedingungen. Ein robustes Manipulationsdatenpaket sollte mindestens 10 oder mehr unterschiedliche Objektinstanzen pro Kategorie, 3 oder mehr Lichtbedingungen, unterschiedliche Startpositionen im gesamten Arbeitsbereich und mehrere Operatoren umfassen.
Konsistenz bedeutet, dass die Erfolgskriterien, das Reset-Verfahren und die Aufgabendefinition in allen Episoden identisch sind. Die Kohärenz erfordert ein schriftliches Sammelprotokoll, klare Erfolgskriterien, die Betreiber eindeutig anwenden können, und ein standardisiertes Reset-Verfahren zwischen den Episoden.
Annotationsgenauigkeit deckt die Metadaten ab, die an jede Episode angebracht sind: Erfolg/Fehler-Labels, Sprachanweisungslabels, Aufgabenphasensegmentierung und Objektidentitätstags. Fehle Annotationen beschädigen das Trainingssignal. Binäre Erfolgslabels sollten für Grenzfälle von einem zweiten Prüfer überprüft werden. Sprachanweisungen sollten gegen das tatsächliche Aufgabenverhalten überprüft werden. Die RCSV-Pipeline umfasst eine automatisierte Erfolgsklassifizierung mit menschlicher Überprüfung aller Grenzfälle.
Episode Vollständigkeit bedeutet, dass jede Episode die gesamte Aufgabe von der ersten Ansatz bis zur letzten Platzierung erfasst, wobei alle Sensorströme synchronisiert sind und keine Abbildungen fallen. Unvollständige Episoden - bei denen die Aufnahme mitten im Grab begann, ein Kamerastrom fiel oder gemeinsame Zustände mit einer anderen Frequenz als Bilder aufgenommen wurden - bringen Lärm ein, der das Lernen von Politiken verschlechtert. Die Synchronisierungsüberprüfung sollte in jeder Sammelleitung ein automatisierter Schritt sein.
Häufige Fehler, die Teams beim Erfassen ihrer ersten Datensätze machen
Zu viele Episoden mit zu wenig Vielfalt zu sammeln. Teams konzentrieren sich oft auf die Zielvorgaben für die Anzahl der Episoden (1.000 Episoden) ohne die Vielfalt zu kontrollieren. Stellen Sie zuerst Vielfaltziele fest - Anzahl der Objektinstanzen, Umgebungen, Operatoren - und lassen Sie die Gesamtzahl der Episoden von diesen Zielen multipliziert mit einem Mindestwert pro Bedingung (typischerweise 10-20 Episoden pro einzigartige Bedingung).
Skipping-Operator Kalibrierung. Unerfahrene Operatoren erstellen unkonsequente, unübersichtliche Demonstrationen, die die politische Leistung aktiv beeinträchtigen. Alle neuen Operatoren sollen 2-4 Stunden Zeit für die Übung der Teleoperationsschnittstelle haben, bevor ihre Demonstrationen zum Datensatz zählen.
Keine Aufzeichnung von Fehler-Episoden. Fehlgeschlagenen Demonstrationen sollten aufgezeichnet und gekennzeichnet werden, nicht entsorgt werden. Fehlgeschlagenen Daten sind wertvoll für das Training von Wiederherstellungsverhalten, das Aufbau von Klassifikatoren zur Erkennung drohender Fehler und das Verständnis, wo Ihre Aufgabe am schwierigsten ist. Entsorgen Sie fehlgeschlagenen Episoden aus dem Trainingssatz für Imitationslernen, sondern archivieren Sie sie zur Analyse.
Reset-Konsistenz ignoriert. Wenn die Reset-Konsistenz zwischen den Episoden schlechte ist - Objekte, die ungefähr an derselben Stelle platziert wurden, hinter dem vorherigen Versuch hinterlassen, ist das Datensatz systematisch voreingenommen. Investieren Sie in ein wiederholbares Reset-Protokoll, einschließlich einer randomisierten Objekteanbringung innerhalb einer definierten Region, einem konsistenten Hintergrundzustand und einer Checkliste, die die Betreiber zwischen den Episoden befolgen.
Die Wahl des falschen Formats. Die Speicherung von Daten in benutzerdefinierten Formaten schafft Reibungen für jeden nachgelagerten Verbraucher. Verwenden Sie etablierte Formate: HDF5 oder Zarr für Roh-Episodendaten, das [LeRobot HuggingFace-Format]
Ununter-Investition in Anmerkungen. Viele Teams überspringen die Sprachanmerkung vollständig oder etikettieren Episoden mit kopiert-gefügt identischen Anweisungen. Wenn Sie planen, sprachlich bedingte Richtlinien zu trainieren oder VLAs zu optimieren, benötigt jede Episode eine einzigartige natürliche Sprachanweisung, die genau beschreibt, was passiert ist. "Holt die rote Tasse von links am Tisch und leg sie auf die blaue Platte" ist eine nützliche Anmerkung. "Holt und platziere" ist nicht. Siehe unseren [Anmerkungsanleitung]
Datensätze und Ausfuhrnormen
Die Wahl des richtigen Speicherformats beeinflusst jeden Schritt nach unten in Ihrer Pipeline.
| Format | Strengths | Weaknesses | Best Use Case |
|---|---|---|---|
| HDF5 (.h5) | Random access, chunked compression, metadata support, mature tooling | Single-writer lock, poor cloud streaming, no built-in versioning | Local collection, ACT/Diffusion Policy training |
| Zarr | Cloud-native, concurrent writes, chunk-level access, S3/GCS compatible | Less mature ecosystem, no single-file portability | Large-scale cloud datasets, Diffusion Policy reference implementation |
| RLDS (TFRecord) | Streaming, Open X-Embodiment standard, TF ecosystem integration | TensorFlow dependency, no random access, sequential read only | Cross-embodiment sharing, OXE compatibility |
| LeRobot (HuggingFace) | Standardized schema, Hub integration, streaming via datasets library, growing community | Parquet overhead for small datasets, Hub dependency for sharing | Community sharing, LeRobot framework training, VLA fine-tuning |
| ROS bag (.bag / .db3) | Native ROS logging, preserves topic structure, replay support | ROS dependency, not ML-ready, needs conversion for training | Raw collection on ROS2 systems, debug replay |
RCSV empfiehlt: Sammeln Sie in HDF5 oder ROS-Tasche für maximale Flexibilität während der Sammelphase, dann konvertieren Sie es in LeRobot-Format für Weitergabe und Ausbildung. Unsere [Datenplattform]
Annotationsanforderungen nach Politikart
Verschiedene Richtlinienarchitekturen erfordern unterschiedliche Annotationsschichten. Unter-Annotation von Abfällen ist eine zukünftige Chance; über-Annotation von Abfällen ist ein aktueller Budget.
ACT / Diffusion Policy (Single-Task): Binäre Erfolgsbanner pro Episode. Optional: Aufgabenphasesegmentierung zum Debuggen. Keine Sprachetiketten erforderlich. Annotationskosten: $0.02-0.05 pro Episode.
Sprachbedingte BC (BC-Z, RT-1): Binäre Erfolgsflagge plus natürliche Sprachenanweisung pro Episode.
VLA-Feinabstimmung (OpenVLA, RT-2): Binäre Erfolgs-Flagge, natürliche Sprachenanweisung und idealerweise Aufgabenphase-Segmentierung.
** Hierarchische Richtlinien:** Vollständige Aufgabenphase-Segmentierung mit Unter-Tasks-Erfolgsflaggen. Jede Phase-Grenze erfordert ein Zeitstempel-Label. Annotationskosten: 0,50-2,00 $ pro Episode je nach Aufgabenkomplexität.
Für detaillierte Annotationsrichtlinien und Empfehlungen für Werkzeuge siehe unseren Roboter-Daten-Annotationsleitfaden.
Mit den RCSV-Datendiensten zu beginnen
Der Aufbau eines Robotertrainingsdatenprogramms von Grund auf erfordert Hardware, Betreiber, eine Laborergebung, Sammelsoftware, Qualitätssicherungswerkzeuge und Datentechnik. Für Teams, die Daten schneller benötigen, als sie diese Infrastruktur bauen können, bieten die [Datendienste] von RCSV die komplette Pipeline: Sammelbetreiber, die auf Ihre spezifische Aufgabe geschult sind, vorkonfigurierte Hardware-Stationen mit Multi-Kamera-Setups und Torksensing, kontrollierte Lab-Umgebungen in San Francisco und Allston und eine Qualitäts-Pipeline, die alle oben beschriebenen Standards durchsetzt.
Der schnellste Weg ist, sich mit dem Datendienstleisterteam zu wenden, um Ihre Aufgabenbeschreibung, die Zielroboterplattform und die gewünschte Episodezahl zu ermitteln. RCSV betreut die Erfassungsprozessgestaltung, die Ausbildungsmaßnahmen für die Operatoren, die Erhebung von Daten, die Qualitätssicherung, die Anmerkung und den Export in Ihrem bevorzugten Format. Ferner Sammlung mit RCSV-mietgerätigter Hardware in Ihrer Anlage wird auch für Aufgaben unterstützt, die Ihre spezifische Umgebung oder Objekte erfordern.
Wenn Sie Ihre erste Datenerhebungskampagne planen, beginnen Sie mit einem Pilotprogramm mit 200-500 Episoden, um Ihre Aufgabendefinition und Qualitätsstandards zu validieren, bevor Sie auf Tausende skalieren. Die Pilotprogramme des RCSV beginnen bei 2.500 US-Dollar und umfassen Protokolldesign, 200 Demonstrationen, Qualitätsbericht und Export in Ihrem gewählten Format.
Die Hardware-Optionen umfassen die [OpenArm 1]
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