Recolección de datos para robótica basada en el aprendizaje
Feb 2026 — Lo que recolectamos, cómo lo estructuramos y por qué es importante
Cómo estructuramos la recolección para el aprendizaje posterior
Ayudamos a equipos de robótica e IA a recolectar datos de interacción del mundo real a 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 por imitación, sistemas de aprendizaje por refuerzo y modelos fundamentales para IA física—donde calidad de los datos, consistencia y reproducibilidad importa más que el volumen bruto.
Lo que recolectamos
Nos especializamos en conjuntos de datos robóticos multimodales y sincronizados: visión (RGB, RGB-D, múltiples vistas), propriocepción (estado de las articulaciones, par, señales de control), fuerza y táctil (fuerza del efector final, matrices táctiles distribuidas), entradas humanas (comandos de teleoperación, acciones correctivas) y contexto ambiental (configuración de la escena, parámetros de la tarea, límites de episodios). Todas las modalidades están sincronizadas en el tiempo, estructuradas y validadas antes de la entrega.
Diseño de Conjuntos de Datos Impulsados por Tareas
No recolectamos "registros en bruto" sin estructura. Cada proyecto comienza con un diseño explícito de tarea y conjunto de datos: definición de la tarea y criterios de éxito, especificaciones de estado/acción/observación, segmentación de episodios y condiciones de terminación, cobertura de sensores requerida y tasas de muestreo, y modos de fallo a incluir intencionadamente. Esto asegura que el conjunto de datos resultante sea directamente utilizable para entrenamiento, evaluación y comparación.
Teleoperación con humano en el bucle
Para manipulación y aprendizaje de habilidades, implementamos sistemas de teleoperación con humanos en el bucle. Nuestros flujos de trabajo soportan mapeos de control antropomórfico, compensación de gravedad en tiempo real y cumplimiento, operación segura durante contactos y casos de fallo, y inicialización de tareas repetibles. Este enfoque es particularmente efectivo para el aprendizaje por imitación, arranque de conjuntos de datos y captura de comportamientos de recuperación.
Estructura y entrega del conjunto de datos
Los datos recolectados se organizan en conjuntos de datos basados en episodios con metadatos por episodio, observaciones multimodales indexadas por tiempo, comandos de control y estado del robot, y anotaciones opcionales. Soportamos la entrega en formatos de tensor listos para el aprendizaje, formatos nativos de ROS/robótica y esquemas personalizados alineados con los pipelines de entrenamiento del cliente.
Por qué el Centro de Robótica de Silicon Valley
A diferencia de los proveedores de datos genéricos o plataformas de anotación, operamos en la intersección de hardware robótico real, sistemas de control basados en el aprendizaje y estándares de datos de grado de investigación. Nuestro equipo entiende tanto los sistemas robóticos como los pipelines de aprendizaje automático.