फ़्लीट स्केल क्यों मायने रखता है
वर्तमान वीएलए मॉडल को अच्छी तरह से सामान्यीकृत करने के लिए 50K-500K प्रदर्शनों की आवश्यकता होती है। इस मात्रा को एक रोबोट पर एकत्रित करने में महीनों या वर्षों का समय लगता है। 5-20 समानांतर स्टेशनों के साथ फ्लीट-स्केल डेटा संग्रह समयसीमा को हफ्तों तक सीमित कर सकता है। Google ने RT-1 डेटा संग्रहण के लिए 13 रोबोटों का उपयोग किया; ओपन एक्स-एम्बोडिमेंट प्रोजेक्ट ने कई प्रयोगशालाओं में 22 रोबोट प्रकारों से डेटा एकत्र किया।
हार्डवेयर मानकीकरण
बेड़े के प्रत्येक रोबोट को संगत डेटा तैयार करना होगा। इसके लिए समान कैमरा मॉडल, माउंटिंग पोजीशन, कैलिब्रेशन प्रक्रियाएं, ग्रिपर प्रकार और नियंत्रण इंटरफेस की आवश्यकता होती है। यहां तक कि छोटे बदलाव (कैमरा कोण 5° का ऑफसेट) भी नीति प्रदर्शन को नुकसान पहुंचा सकते हैं। मास्टर कैलिब्रेशन जिग का उपयोग करें और प्रत्येक स्टेशन को संदर्भ एपिसोड के विरुद्ध सत्यापित करें।
ऑपरेटर पाइपलाइन
उत्पादन डेटा संग्रह से पहले ऑपरेटरों को एक योग्यता कार्य पर प्रशिक्षित करें। प्रति-ऑपरेटर मेट्रिक्स ट्रैक करें: प्रति घंटे एपिसोड, सफलता दर, कार्य पूरा होने का समय। पूर्वाग्रह को रोकने के लिए ऑपरेटरों को कार्यों में घुमाएँ। एसवीआरसी प्रशिक्षित ऑपरेटरों और मानकीकृत गुणवत्ता पाइपलाइनों के साथ टर्नकी बेड़े डेटा संग्रह सेवाएं प्रदान करता है।