Collecte de données pour la robotique basée sur l'apprentissage

Nous aidons les équipes de robotique et d'IA à collecter des données d'interaction réelles à grande échelle et de haute qualité pour les systèmes basés sur l'apprentissage. Nos flux de travail sont conçus pour les équipes qui créent des modèles d'apprentissage par imitation, des systèmes d'apprentissage par renforcement et des modèles de base pour l'IA physique, où qualité, cohérence et reproductibilité des données importe plus que le volume brut.

Ce que nous collectons

Nous nous spécialisons dans les ensembles de données robotiques multimodaux et synchronisés : vision (RVB, RVB-D, multi-vues), proprioception (état des articulations, couple, signaux de contrôle), force et toucher (force de l'effecteur final, réseaux tactiles distribués), entrées humaines (commandes de téléopération, actions correctives) et contexte environnemental (configuration de la scène, paramètres de tâche, limites des épisodes). Toutes les modalités sont synchronisées dans le temps, structurées et validées avant la livraison.

Conception d'ensembles de données axée sur les tâches

Nous ne collectons pas de « journaux bruts » sans structure. Chaque projet commence par une conception explicite des tâches et des ensembles de données : définition des tâches et critères de réussite, spécifications d'état/action/observation, segmentation des épisodes et conditions de fin, couverture de capteur et taux d'échantillonnage requis, et modes de défaillance à inclure intentionnellement. Cela garantit que l’ensemble de données résultant est directement utilisable pour la formation, l’évaluation et l’analyse comparative.

Téléopération humaine dans la boucle

Pour la manipulation et l'apprentissage des compétences, nous déployons des systèmes de téléopération humaine dans la boucle. Nos flux de travail prennent en charge les cartographies de contrôle anthropomorphes, la compensation et la conformité de la gravité en temps réel, le fonctionnement sûr en cas de contact et de défaillance et l'initialisation de tâches reproductibles. Cette approche est particulièrement efficace pour l’apprentissage par imitation, l’amorçage d’ensembles de données et la capture des comportements de récupération.

Structure et livraison des ensembles de données

Les données collectées sont organisées en ensembles de données basés sur les épisodes avec des métadonnées par épisode, des observations multimodales indexées dans le temps, des commandes de contrôle et l'état du robot, ainsi que des annotations facultatives. Nous prenons en charge la livraison dans des formats tenseurs prêts à l'apprentissage, des formats natifs ROS/robotique et des schémas personnalisés alignés sur les pipelines de formation des clients.

Pourquoi le centre de robotique de la Silicon Valley

Contrairement aux fournisseurs de données génériques ou aux plateformes d'annotation, nous opérons à l'intersection du matériel robotique réel, des systèmes de contrôle basés sur l'apprentissage et des normes de données de qualité recherche. Notre équipe comprend à la fois les systèmes robotiques et les pipelines d’apprentissage automatique.