Recopilación de datos para la robótica basada en el aprendizaje
Cómo diseñamos flujos de trabajo de recopilación de datos para el aprendizaje de imitación, RL y modelos de fundación.
Febrero 2026
Cómo estructuramos la colección para el aprendizaje en aguas subidas
Entrega de sincronización de captura de tareas
Ayudamos a los equipos de robótica y IA a recopilar datos de interacción en el mundo real de gran escala y de alta calidad para sistemas basados en el aprendizaje. Nuestros flujos de trabajo están diseñados para equipos que construyen modelos de aprendizaje imitativo, sistemas de aprendizaje de refuerzo y modelos de base para IA física donde la calidad, la consistencia y la reproducibilidad de datos importan más que el volumen bruto.
Lo que recogemos
Nos especializamos en conjuntos de datos de robots multimodales y sincronizados: visión (RGB, RGB-D, multi-visión), propriocepción (estado conjunto, par, señales de control), fuerza y táctil (fuerza de efecto final, matrículas táctiles distribuidas), entradas humanas (comandos de teleoperación, acciones correctivas) y contexto ambiental (configuración de escena, parámetros de tareas, límites de episodios). Todas las modalidades se sincronizan en el tiempo, se estructuran y se validan antes de la entrega.
Diseño de conjuntos de datos basados en tareas
No recopilamos "registros en bruto" sin estructura. Cada proyecto comienza con una tarea explícita y el diseño de conjuntos de datos: definición de tarea y criterios de éxito, especificaciones de estado/acción/observación, segmentación de episodios y condiciones de terminación, cobertura de sensores y tasas de muestreo requeridas, y modos de falla para incluir intencionalmente. Esto garantiza que el conjunto de datos resultante sea directamente utilizable para la formación, evaluación y evaluación comparativa.
Teleoperatorio humano en el bucle
Para la manipulación y el aprendizaje de habilidades, implementamos sistemas de teleoperación humano en el circuito. Nuestros flujos de trabajo admiten mapas de control antropomórficos, compensación y cumplimiento de gravedad en tiempo real, operación segura durante los casos de contacto y falla, e inicialización de tareas repetibles. Este enfoque es particularmente efectivo para el aprendizaje de imitación, arranque de conjuntos de datos y captura de comportamientos de recuperación.
Estructura y entrega de los conjuntos de datos
Los datos recogidos se organizan en conjuntos de datos basados en episodios con metadatos por episodio, observaciones multimodal indexadas en tiempo, comandos de control y estado del robot y anotaciones opcionales.
¿Por qué el Centro de Robótica de Silicon Valley
A diferencia de los proveedores de datos genéricos o las plataformas de anotación, operamos en la intersección de hardware robótico real, sistemas de control basados en aprendizaje y estándares de datos de grado de investigación. Nuestro equipo entiende tanto los sistemas robóticos como las líneas de aprendizaje automático.
Explorar nuestros servicios de datos → ← Volver a la investigación
¿Estás listo para empezar?
Busque robots, solicite datos, o contacte. Estamos aquí para ayudar.
[Obtenga el robot] [