RL-Umweltdienst

Reale Lernumgebungen für Teams, die mehr als nur Simulation benötigen

Beständige, lernbereite Roboterumgebungen, unterstützt durch echte Hardware, echte Sensoren und echte betriebliche Unterstützung für RL, Evaluierung und Iteration.

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Echte Hardware Kontrolliertes Scheitern Wiederholbare Resets Benchmark-fähige Signale
Was das bedeutet

Kein Simulator. Ein kontinuierlich betriebsfähiger Aufbau in der realen Welt.

In unserem Kontext ist eine RL-Umgebung ein vollständig spezifiziertes reales Robotersystem: physischer Aufbau, klar definierte Aufgaben und Erfolgskriterien, stabile Beobachtungs- und Aktionsräume, deterministische Reset-Prozeduren, kontinuierliche Protokollierung und sichere Ausführung bei wiederholten Versuchen und Misserfolgen.

Dies gibt Teams die Möglichkeit, lernbasierte Richtlinien in der realen Welt zu trainieren, zu bewerten und zu iterieren, anstatt die Bereitstellung als den ersten echten Test zu betrachten.

1

Definieren Sie die Aufgabe

Sperren Sie die Aufgaben-, Erfolgskriterien-, Reset-Prozess- und Beobachtungs- oder Aktionsschnittstellen.

2

Führen Sie wiederholte Versuche durch

Betreiben Sie dasselbe reale Setup über Tausende von Episoden hinweg mit wiederholbarer Initialisierung.

3

Erfassen Sie Lernsignale

Zeichnen Sie Gelenkzustände, Steuerbefehle, visuelle, taktile oder Kraftsignale und Ergebnisse auf.

4

Verbessern Sie die Richtlinie

Nutzen Sie echte Ausfälle, echte Randfälle und Regressionsverfolgung, um mit der nächsten Version zu iterieren.

Was wir bieten

Produktionsbereite Umgebungskomponenten

  • Beständige reale UmgebungenDedizierte Einrichtung, wiederholte Episodenausführung, langfristige Leistungsverfolgung und Unterstützung bei der Betriebssicherheit.
  • Lernbereite SignaleGelenkzustände, Steuerbefehle, Propriozeption, RGB- und RGB-D-Sicht, Kraft- und Tastsignale sowie explizite Ergebnisbezeichnungen.
  • Kontrollierter Ausfall im großen MaßstabErfassen Sie Fehlgriffe, Ausrutscher, Kollisionen und Bergungsversuche sicher als erstklassige Daten.
Beispielumgebungen

Wo das verwendet wird

  • Kontaktreiche Manipulation - Reibungsvariabilität, taktiles Einführen, Schlupferkennung und Wiederherstellung
  • Teleoperationsgestütztes RL - menschliche Demonstrationen plus Online- oder Offline-RL-Feinabstimmung
  • Regressions- und Benchmark-Umgebungen - Feste Aufgaben, wiederholbare Zurücksetzungen und versionierte Bewertungsmetriken
Engagement-Modelle

Möglichkeiten, mit SVRC zu arbeiten

  • PilotumgebungKurzfristige Einrichtung, Machbarkeitsvalidierung und Umgebung sowie gemeinsame Aufgabengestaltung.
  • Persistente UmgebungDedizierte Hardware- und Aufgabeneinrichtung mit kontinuierlichem Zugriff auf monatlicher oder vierteljährlicher Basis.
  • Integrierte PartnerschaftMehrere Umgebungen, kontinuierliches Datensatzwachstum, benutzerdefinierte Metriken und Berichtsworkflows.

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