वास्तविक दुनिया का रोबोट डेटा, प्रशिक्षण के लिए संरचित

अनुकरण सीखने, सुदृढीकरण सीखने, मूल्यांकन और भौतिक एआई फाउंडेशन मॉडल वर्कफ़्लोज़ के लिए बड़े पैमाने पर, उच्च गुणवत्ता वाला डेटा संग्रह।

टेलीऑपरेशन पुनः चलाने में विफलता मल्टीमॉडल डेटासेट अनुसंधान-ग्रेड पैकेजिंग

क्षेत्रीय डेटा संचालन की योजना बना रहे हैं? जाँचें परिचालन मानचित्र यह देखने के लिए कि एसवीआरसी स्थानीय संग्रह और रोलआउट का समर्थन कहां कर सकता है।

हम क्या करते हैं

उन टीमों के लिए बनाया गया है जिन्हें उपयोग योग्य डेटा की आवश्यकता है, न कि कच्चे लॉग की

हम रोबोटिक्स और एआई टीमों को हेरफेर, संपर्क-समृद्ध कार्यों और मानव-रोबोट इंटरैक्शन पर ध्यान देने के साथ सीखने-आधारित प्रणालियों के लिए बड़े पैमाने पर, उच्च-गुणवत्ता वाले वास्तविक-विश्व इंटरैक्शन डेटा एकत्र करने में मदद करते हैं।

हमारे वर्कफ़्लो अनुकरण शिक्षण मॉडल, सुदृढीकरण शिक्षण प्रणाली और भौतिक एआई के लिए आधार मॉडल बनाने वाली टीमों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जहां डेटा गुणवत्ता, स्थिरता, और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता कच्ची मात्रा से अधिक मायने रखता है।

डेटा लूप

वास्तविक एपिसोड से संरचित पैकेट, बेंचमार्क रन, विफलता रीप्ले और प्रशिक्षण में वापस जाएं।

क्या पकड़ लिया जाता है

दृष्टि, प्रोप्रियोसेप्शन, स्पर्श/संपर्क संकेत, मानवीय क्रियाएं और पर्यावरण संदर्भ।

टीमें क्या खरीदती हैं

कार्य-तैयार डेटासेट, दोहराए जाने योग्य संग्रह प्रक्रियाएं, क्षमता का दायरा और वितरण पैकेजिंग।

कार्यप्रवाह

डेटा लूप - विफलता से प्रशिक्षण तक

हम सिर्फ डेटा एकत्र नहीं करते हैं. हम लूप बंद करते हैं: संरचित पैकेट से बेंचमार्क तक वास्तविक एपिसोड, विफलता से लेकर पुन:प्ले से लेकर प्रशिक्षण तक. जब रोबोट विफल हो जाते हैं, तो हम विफलता पैकेट जैसे कीफ़्रेम, संपर्क स्लाइस और सुधार प्रक्षेपवक्र निकालते हैं, फिर उन्हें अगले नीति संस्करण में फ़ीड करते हैं। असफलताएँ संपत्ति बन जाती हैं।

यही वह चीज़ है जो हमें सामान्य डेटा विक्रेताओं से अलग बनाती है: हम चौराहे पर काम करते हैं असली हार्डवेयर, सीखने पर आधारित नियंत्रण, और अनुसंधान-ग्रेड डेटा मानक. हमारी टीम रोबोटिक्स सिस्टम और एमएल पाइपलाइन दोनों को समझती है।

कवरेज

हम क्या एकत्र करते हैं

हम नियंत्रित और अर्ध-संरचित वातावरण में वास्तविक हार्डवेयर से कैप्चर किए गए मल्टीमॉडल, सिंक्रोनाइज़्ड रोबोटिक डेटासेट में विशेषज्ञ हैं।

  • दृष्टिआरजीबी, आरजीबी-डी, और मल्टी-व्यू कैमरा स्ट्रीम रोबोट स्थिति और नियंत्रण के साथ संरेखित हैं।
  • प्रोप्रियोसेप्शनसंयुक्त स्थिति, वेग, टोक़, मोटर धाराएं, और निम्न-स्तरीय नियंत्रण संकेत।
  • बल और स्पर्शनीयअंत-प्रभावक बल, स्पर्श सरणियाँ, संपर्क स्थान, दबाव और कतरनी।
  • मानवीय इनपुटटेलीऑपरेशन आदेश, प्रदर्शन प्रक्षेप पथ, और सुधारात्मक कार्रवाइयां।
  • पर्यावरण संदर्भदृश्य विन्यास, ऑब्जेक्ट मेटाडेटा, कार्य पैरामीटर और एपिसोड सीमाएँ।

डिलीवरी से पहले सभी तौर-तरीके समय-सिंक्रनाइज़, संरचित और मान्य किए जाते हैं।

संग्रहण मोड

ह्यूमन-इन-द-लूप टेलीऑपरेशन

हेरफेर और कौशल सीखने के कार्यों के लिए, हम उन प्रदर्शनों को पकड़ने के लिए मानव-इन-द-लूप टेलीऑपरेशन सिस्टम तैनात करते हैं जो वास्तविक मानव इरादे, सुधार व्यवहार और संपर्क के तहत अनुकूलन को दर्शाते हैं।

  • सहज ज्ञान युक्त प्रदर्शनों के लिए मानवरूपी नियंत्रण मानचित्रण
  • वास्तविक समय गुरुत्वाकर्षण मुआवजा और अनुपालन
  • संपर्क और विफलता के मामलों के दौरान सुरक्षित संचालन
  • दोहराए जाने योग्य कार्य आरंभीकरण और रीसेट प्रक्रियाएँ
प्रोग्राम डिज़ाइन

कार्य-संचालित डेटासेट डिज़ाइन

हम असंरचित कच्चे लॉग एकत्र नहीं करते हैं। प्रत्येक प्रोजेक्ट स्पष्ट कार्य और डेटासेट डिज़ाइन के साथ शुरू होता है: कार्य परिभाषा, सफलता मानदंड, स्थिति/कार्रवाई/अवलोकन विनिर्देश, एपिसोड विभाजन, सेंसर कवरेज और विफलता मोड शामिल हैं। परिणाम सीधे प्रशिक्षण, मूल्यांकन और बेंचमार्किंग के लिए उपयोग योग्य है।

टेलिओप डेटासेट प्रोग्राम

अपना डेटासेट दायरा बनाएं

हमें रोबोट सेटअप, तौर-तरीके, मात्रा और लाइसेंस का उद्देश्य बताएं। हम एक संरचित लीड और एक स्टार्टर स्कीमा, क्षमता मैट्रिक्स और रफ प्राइसिंग बैंड लौटाएंगे।

आरंभ करने के लिए तैयार हैं?

रोबोट प्राप्त करें, डेटा का अनुरोध करें, या संपर्क करें - हम मदद के लिए यहां हैं।