उन टीमों के लिए वास्तविक दुनिया का सीखने का वातावरण, जिन्हें अनुकरण से कहीं अधिक की आवश्यकता है

वास्तविक हार्डवेयर, वास्तविक सेंसर और आरएल, मूल्यांकन और पुनरावृत्ति के लिए वास्तविक परिचालन समर्थन द्वारा समर्थित निरंतर, सीखने के लिए तैयार रोबोटिक वातावरण।

असली हार्डवेयर नियंत्रित विफलता दोहराए जाने योग्य रीसेट बेंचमार्क-तैयार सिग्नल
इसका क्या अर्थ है

सिम्युलेटर नहीं. एक सतत संचालन योग्य वास्तविक दुनिया सेटअप।

हमारे संदर्भ में, एक आरएल वातावरण एक पूरी तरह से निर्दिष्ट वास्तविक रोबोटिक प्रणाली है: भौतिक सेटअप, स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्य और सफलता मानदंड, स्थिर अवलोकन और कार्रवाई स्थान, नियतात्मक रीसेट प्रक्रियाएं, निरंतर लॉगिंग, और बार-बार परीक्षणों और विफलताओं के तहत सुरक्षित निष्पादन।

यह टीमों को तैनाती को पहली सच्ची परीक्षा मानने के बजाय वास्तविक दुनिया में सीखने-आधारित नीतियों को प्रशिक्षित करने, मूल्यांकन करने और दोहराने का स्थान देता है।

1

कार्य को परिभाषित करें

कार्य, सफलता मानदंड, रीसेट प्रक्रिया और अवलोकन या क्रिया इंटरफ़ेस को लॉक करें।

2

बार-बार परीक्षण चलाएँ

दोहराए जाने योग्य आरंभीकरण के साथ हजारों एपिसोड में समान वास्तविक सेटअप संचालित करें।

3

सीखने के संकेतों को पकड़ें

संयुक्त स्थिति, नियंत्रण आदेश, दृष्टि, स्पर्श या बल संकेत और परिणाम रिकॉर्ड करें।

4

नीति में सुधार करें

अगले संस्करण पर पुनरावृति करने के लिए वास्तविक विफलताओं, वास्तविक किनारे के मामलों और प्रतिगमन ट्रैकिंग का उपयोग करें।

हम क्या प्रदान करते हैं

उत्पादन के लिए तैयार पर्यावरण घटक

  • लगातार वास्तविक दुनिया का वातावरणसमर्पित सेटअप, बार-बार एपिसोड निष्पादन, दीर्घकालिक प्रदर्शन ट्रैकिंग और परिचालन सुरक्षा समर्थन।
  • सीखने के लिए तैयार संकेतसंयुक्त अवस्थाएँ, नियंत्रण आदेश, प्रोप्रियोसेप्शन, आरजीबी और आरजीबी-डी दृष्टि, बल और स्पर्श संकेत, और स्पष्ट परिणाम लेबल।
  • पैमाने पर नियंत्रित विफलताप्रथम श्रेणी डेटा के रूप में विफल पकड़, फिसलन, टकराव और पुनर्प्राप्ति प्रयासों को सुरक्षित रूप से कैप्चर करें।
उदाहरण परिवेश

जहां इसका उपयोग होता है

  • संपर्क-समृद्ध हेरफेर - घर्षण परिवर्तनशीलता, स्पर्श-जागरूक प्रविष्टि, पर्ची का पता लगाना, और पुनर्प्राप्ति
  • टेलीऑपरेशन-बूटस्ट्रैप्ड आरएल - मानव प्रदर्शन और ऑनलाइन या ऑफलाइन आरएल फ़ाइन-ट्यूनिंग
  • प्रतिगमन और बेंचमार्क वातावरण - निश्चित कार्य, दोहराए जाने योग्य रीसेट और संस्करण-नियंत्रित मूल्यांकन मेट्रिक्स
सगाई मॉडल

एसवीआरसी के साथ काम करने के तरीके

  • पायलट वातावरणअल्पकालिक सेटअप, व्यवहार्यता सत्यापन, और पर्यावरण प्लस कार्य सह-डिज़ाइन।
  • सतत वातावरणमासिक या त्रैमासिक आधार पर निरंतर पहुंच के साथ समर्पित हार्डवेयर और कार्य सेटअप।
  • एकीकृत साझेदारीएकाधिक वातावरण, चल रहे डेटासेट विकास, कस्टम मेट्रिक्स और रिपोर्टिंग वर्कफ़्लो।

आरंभ करने के लिए तैयार हैं?

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