Datenerfassung für lernbasierte Robotik

Wir helfen Robotik- und KI-Teams dabei, groß angelegte, hochwertige reale Interaktionsdaten für lernbasierte Systeme zu sammeln. Unsere Arbeitsabläufe sind für Teams konzipiert, die Nachahmungslernmodelle, verstärkende Lernsysteme und Grundmodelle für physische KI erstellen – wo Datenqualität, Konsistenz und Reproduzierbarkeit wichtiger als reines Volumen.

Was wir sammeln

Wir sind auf multimodale, synchronisierte Roboterdatensätze spezialisiert: Vision (RGB, RGB-D, Multi-View), Propriozeption (Gelenkzustand, Drehmoment, Steuersignale), Kraft und Taktil (Endeffektorkraft, verteilte taktile Arrays), menschliche Eingaben (Teleoperationsbefehle, Korrekturmaßnahmen) und Umgebungskontext (Szenenkonfiguration, Aufgabenparameter, Episodengrenzen). Alle Modalitäten werden vor der Auslieferung zeitsynchronisiert, strukturiert und validiert.

Aufgabengesteuertes Datensatzdesign

Wir sammeln keine „Rohprotokolle“ ohne Struktur. Jedes Projekt beginnt mit der expliziten Aufgaben- und Datensatzgestaltung: Aufgabendefinition und Erfolgskriterien, Zustands-/Aktions-/Beobachtungsspezifikationen, Episodensegmentierung und Beendigungsbedingungen, erforderliche Sensorabdeckung und Abtastraten sowie absichtlich einzubeziehende Fehlermodi. Dadurch wird sichergestellt, dass der resultierende Datensatz direkt für Training, Bewertung und Benchmarking verwendet werden kann.

Human-in-the-Loop-Teleoperation

Zur Manipulation und zum Erlernen von Fähigkeiten setzen wir Human-in-the-Loop-Teleoperationssysteme ein. Unsere Arbeitsabläufe unterstützen anthropomorphe Steuerungszuordnungen, Schwerkraftkompensation und -konformität in Echtzeit, sicheren Betrieb bei Kontakt- und Fehlerfällen sowie wiederholbare Aufgabeninitialisierung. Dieser Ansatz ist besonders effektiv für das Nachahmungslernen, das Bootstrapping von Datensätzen und die Erfassung von Wiederherstellungsverhalten.

Datensatzstruktur und -bereitstellung

Die gesammelten Daten werden in episodenbasierten Datensätzen mit Metadaten pro Episode, zeitindizierten multimodalen Beobachtungen, Steuerbefehlen und Roboterstatus sowie optionalen Anmerkungen organisiert. Wir unterstützen die Bereitstellung in lernbereiten Tensorformaten, ROS/Robotik-nativen Formaten und benutzerdefinierten Schemata, die auf die Trainingspipelines der Kunden abgestimmt sind.

Warum Silicon Valley Robotics Center

Im Gegensatz zu generischen Datenanbietern oder Annotationsplattformen agieren wir an der Schnittstelle zwischen echter Roboterhardware, lernbasierten Steuerungssystemen und Datenstandards auf Forschungsniveau. Unser Team versteht sowohl Robotersysteme als auch Pipelines für maschinelles Lernen.