Datenerfassung

OpenArm ist nicht nur als Robotermanipulationsplattform konzipiert, sondern auch als Datennatives System für lernbasierte Robotik. Im Gegensatz zu herkömmlichen Roboterarmen, die für die deterministische industrielle Automatisierung optimiert sind, ist OpenArm auf die Anforderungen von Nachahmungslernen, Verstärkungslernen, Simulation-zu-Realität-Übertragung und groß angelegter Datenerfassung aus der realen Welt ausgelegt.

Datenerfassungsarchitektur

OpenArm unterstützt die synchronisierte Erfassung von Gelenkzuständen, Steuerbefehlen, Endeffektorzuständen und externen Sensoren (Sicht, Tastsinn, Kraft, IMU). Alle Datenströme werden mit einem Zeitstempel versehen und auf Regelkreisebene ausgerichtet. Die Daten sind in Episoden mit klarer Aufgabeninitialisierung, Aktionsausführung, Kontaktereignissen und Beendigung organisiert – eine direkte Zuordnung zu RL-Rollouts und imitierten Lernverläufen.

Fehler als Daten

OpenArm ist darauf ausgelegt, Fehlversuche und nicht nur Erfolge sicher aufzuzeichnen. Fehlerverläufe – Ausrutschen, Missverständnisse, Kollisionen, Wiederherstellungsversuche – sind erstklassige Daten, die für solides Lernen und Verallgemeinern von Richtlinien von entscheidender Bedeutung sind.

Lernbereite Ausgabe

Strukturierte Aufzeichnung, Nachahmung von Lerndatensätzen, wiederholbare menschliche Demonstrationen, Simulation-zu-Realität-Ausrichtung. Episodenbasierte Organisation mit Metadaten pro Episode, zeitindizierten multimodalen Beobachtungen und konsistenten Aktionsräumen.