यह किसके लिए है
शोधकर्ता, ऑपरेटर, स्टार्टअप बिल्डर और तकनीकी खरीदार जो डेटा, मॉडल, टूल या प्लेटफ़ॉर्म चुनने से पहले गहन संदर्भ चाहते हैं।
रोबोट डेटा, सीखने के लिए तैयार डेटासेट, वास्तविक दुनिया मूल्यांकन और भौतिक एआई के भविष्य पर हमारी सोच।
यह पेज क्या है: एसवीआरसी के लिए रोबोट सीखने, मूल्यांकन, बुनियादी ढांचे और कागजात और तैनाती के बीच के व्यावहारिक निर्णयों पर सोचने का संपादकीय केंद्र।
शोधकर्ता, ऑपरेटर, स्टार्टअप बिल्डर और तकनीकी खरीदार जो डेटा, मॉडल, टूल या प्लेटफ़ॉर्म चुनने से पहले गहन संदर्भ चाहते हैं।
मुख्य अवधारणाएँ, तुलनाएँ, डेटा वर्कफ़्लो, स्पर्श संवेदन, प्लेटफ़ॉर्म डिज़ाइन, आरएल वातावरण और वास्तविक दुनिया मूल्यांकन प्रथाएँ।
जब आप कार्यान्वयन के लिए तैयार हों तो अवधारणाओं को डेटासेट, मॉडल, संसाधन या अकादमी मॉड्यूल में मैप करने के लिए संबंधित हब का उपयोग करें।
संबंधित हब: गाइड, शुरू करना, रोबोटिक्स अकादमी, डेटासेट, मॉडल, और संसाधन.
एक नेविगेशन पथ में उच्च-सिग्नल शोधकर्ताओं, लिंक किए गए रोबोट और विषय समूहों का अनुसरण करें।
संस्थानोंविश्वविद्यालय और प्रयोगशाला नोड्स का अन्वेषण करें, फिर संबंधित लोगों, रोबोटों और व्यावहारिक वर्कफ़्लो पर जाएँ।
रैंकिंगअनुसंधान मुखपृष्ठ से सीधे प्रभाव, गति, अनुवाद और विषय-फिट संकेत देखें।
ऑपरेटर-संचालित वर्कफ़्लो के लिए डेटा संरचनाएं और संदर्भ।
डेटासेट क्लस्टरबेंचमार्कयोग्य और दोहराने योग्य परीक्षण-उन्मुख डेटा गाइड।
मॉडल क्लस्टरमॉडल वर्ग को वास्तविकता से मिलाने के लिए एक व्यावहारिक रूपरेखा।
निर्णय क्लस्टरव्यापकता, गति और व्यावसायिक व्यावहारिकता की तुलना करें।
प्रदर्शन कैप्चर, गुणवत्ता जांच और प्रशिक्षण-तैयार डिलीवरी के लिए मार्गदर्शिकाएँ।
संग्रहआर्किटेक्चर और हार्डवेयर निर्णयों को गति देने के लिए तुलना-केंद्रित सामग्री।
संग्रहप्लेटफ़ॉर्म, स्पर्श संवेदन और आरएल पर्यावरण अवसंरचना अंतर्दृष्टि।

अधिकांश रोबोट सीखने की विफलताएं डेटा की कमी के कारण नहीं होती हैं, बल्कि ऐसे डेटा के कारण होती हैं जो सीखने योग्य नहीं है। एपिसोड संरचना, समय, अंशांकन, क्रिया शब्दार्थ, और क्यूए।

वास्तविक दुनिया का डेटा वह पकड़ लेता है जो सिमुलेशन में छूट जाता है: सेंसर की खामियां, अंशांकन त्रुटियां, परिचालन भिन्नता और मानव सुधार।

हम अनुकरण शिक्षण, आरएल और फाउंडेशन मॉडल के लिए डेटा संग्रह वर्कफ़्लो कैसे डिज़ाइन करते हैं। कार्य-संचालित डिज़ाइन, मल्टीमॉडल कैप्चर, सीखने के लिए तैयार डिलीवरी।

ओपनवीएलए और ऑक्टो की तुलना करें - वास्तुकला, प्रशिक्षण डेटा, फाइन-ट्यूनिंग। अपने रोबोट के लिए प्रत्येक का उपयोग कब करें।

DROID, ब्रिजडेटा, ओपन एक्स-एम्बोडिमेंट, ALOHA, LeRobot। अनुकरण सीखने और वीएलए के लिए शीर्ष डेटासेट।

क्यों सुधार, पुनः प्रयास और ऑपरेटर हस्तक्षेप को त्यागने के बजाय डेटासेट के हिस्से के रूप में संरक्षित किया जाना चाहिए।

सरल सफलता दर से परे पुनरावृत्ति, पुनर्प्राप्ति, संपर्क गुणवत्ता और तैनाती की तैयारी का आकलन करने के लिए एक व्यावहारिक ढांचा।

इंटरफ़ेस जांच, मोटर आईडी मैपिंग, टाइमआउट और पहले डिबगिंग चरण जो ओपनआर्म को स्वस्थ रखते हैं।

पहले नकली हार्डवेयर का उपयोग करें, फिर दोहराने योग्य नियंत्रक सत्यापन पथ के साथ वास्तविक हार्डवेयर की ओर बढ़ें।

लाभ ट्यूनिंग, सुरक्षा मार्जिन और बाद के सत्रों में बचे नोट्स के बारे में कैसे सोचें।

होमिंग, टूल परिवर्तन और टालने योग्य बहाव से बचने के लिए एक दोहराने योग्य स्टार्टअप चेकलिस्ट।

टेलीओप के दौरान क्या संरक्षित किया जाए ताकि प्रदर्शन पुनः चलाने, प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए उपयोगी बने रहें।

हम केवल डेमो के लिए नहीं, बल्कि डेटा के लिए हार्डवेयर कैसे डिज़ाइन करते हैं। डेटा कैप्चर आर्किटेक्चर, डेटा के रूप में विफलता, सिमुलेशन-टू-रियल संरेखण।

स्पर्श को मापने योग्य, सीखने योग्य और पुन: प्रयोज्य बनाना। संपर्क को समझने के लिए स्थानिक रूप से वितरित त्रिअक्षीय बल धारणा।

उत्पादन रोबोटिक्स टीमों के लिए वास्तविक दुनिया आरएल वातावरण। वास्तविक हार्डवेयर द्वारा समर्थित निरंतर, सीखने के लिए तैयार वातावरण।
हम आलेख मार्गदर्शन को वास्तविक हार्डवेयर और सेवा कार्यान्वयन से जोड़ते हैं।
वास्तविक दुनिया की रोबोटिक्स बाधाओं के लिए तैयार की गई तुलनाएं और बेंचमार्क।
डेटा संग्रह से लेकर मॉडल पुनरावृत्ति तक, मापने योग्य परिणामों पर आधारित।
संस्थापकों, एमएल टीमों और रोबोटिक्स इंटीग्रेटर्स के लिए एक ही स्थान पर समर्थन।