Flujo de trabajo
El Ciclo de Datos - De Fallo a Entrenamiento
No solo recopilamos datos. Cerramos el ciclo: episodio real a paquete estructurado a ejecución de referencia a repetición de fallos a de vuelta a entrenamientoCuando los robots fallan, extraemos paquetes de fallo como fotogramas clave, secciones de contacto y trayectorias de corrección, y luego los alimentamos en la siguiente versión de la política. Los fallos se convierten en activos.
Esto es lo que nos hace diferentes de los proveedores de datos genéricos: operamos en la intersección de hardware real, control basado en aprendizaje, y estándares de datos de calidad de investigación. Nuestro equipo entiende tanto los sistemas robóticos como las tuberías de ML.
Cobertura
Lo que recolectamos
Nos especializamos en conjuntos de datos robóticos multimodales y sincronizados capturados de hardware real en entornos controlados y semi-estructurados.
- VisiónFlujos de cámara RGB, RGB-D y de múltiples vistas alineados con el estado y control del robot.
- PropiocepciónPosición articular, velocidad, par, corrientes de motor y señales de control de bajo nivel.
- Fuerza y táctilFuerza del efector final, matrices táctiles, ubicación de contacto, presión y corte.
- Entradas humanasComandos de teleoperación, trayectorias de demostración y acciones correctivas.
- Contexto ambientalConfiguración de la escena, metadatos de objetos, parámetros de tarea y límites de episodio.
Todas las modalidades están sincronizadas en el tiempo, estructuradas y validadas antes de la entrega.
Modo de recolección
Teleoperación con humano en el bucle
Para tareas de manipulación y aprendizaje de habilidades, implementamos sistemas de teleoperación con humano en el bucle para capturar demostraciones que reflejan la intención humana real, comportamiento de corrección y adaptación bajo contacto.
- Mapeos de control antropomórfico para demostraciones intuitivas
- Compensación de gravedad en tiempo real y cumplimiento
- Operación segura durante contactos y casos de fallo
- Inicialización de tareas repetibles y procedimientos de reinicio
Diseño de programas
Diseño de Conjuntos de Datos Impulsados por Tareas
No recopilamos registros en bruto no estructurados. Cada proyecto comienza con un diseño explícito de tareas y conjuntos de datos: definición de tareas, criterios de éxito, especificaciones de estado/acción/observación, segmentación de episodios, cobertura de sensores y modos de fallo a incluir. El resultado es directamente utilizable para entrenamiento, evaluación y comparación.