RCSV サンフランシスコロボット研究所内:インフラストラクチャ,艦隊,研究
データ収集,研究インフラ,GPUクラスター,そして人工知能を構築する顧客を支援する ロボット・フローを 内部で見てみましょう
[←ブログ]
RCSVのデータ収集サービス背後にあるインフラを覗き見します 20以上のアクティブロボット 50TB以上のデータセットライブラリ 8GPUトレーニングクラスターと 毎月何千ものデモを配信する運用能力です
施設
RCSV サンフランシスコラボは,シリコンバレーのロボット走廊の中心部,ウェルシュ・ストリート90号,サンフランシスコ CA 94107
**ゾーン1
ゾーン2
ゾーン3
ゾーン4 会議と協力 (500平方フィート): リモートコラボレーションのための4Kディスプレイの会議スペース,収集フロアにある任意の駅からライブロボットフィードをストリーミングすることができます.顧客デモ,研究プレゼンテーション,リモートデータレビューセッションに使用されます.
ロボット艦隊
活動するロボット艦隊には,複数のプラットフォームカテゴリーに 20以上のロボットが含まれています.
単腕操縦ステーション (8ユニット)
標準操作プラットフォームは,RCSVのオープンソースの6DOFアームである[OpenArm 1]
- OpenArm 1 フォローアーム 統合グリッパー (2 kg 役に立たない負荷, 850mm 範囲)
- 遠隔操作用のOpenArmリーダー腕 (被動動動力レプリカ)
- 腕に搭載された Intel RealSense D405 (近距離操作ビュー,30fpsで640x480)
- オーバーヘッドインテルRealSense D435i (ワークスペースコンテキスト,30fpsで1280x720)
- サイドビュー バスラー acA1920-40gc (追加の視点,ハードウェアで誘発された同期)
- ATI Mini45 6軸力/トークセンサー (腕に搭載, 1kHzのサンプリング)
- デデिकेテッドミニPC (Intel NUC RTX 4060 モバイル,Ubuntu 22.04,ROS 2 Humble)
3台のカメラはハードウェアトリガーで1ms以内に同期されます.フレームレート:30fps標準,高速作業に60fps可用.これらのステーションは標準操作タスクコレクションのほとんどを処理します.
OpenArmのオープンソース設計により,ベンダー制限なく,マウント設定,スワップグリッパー,センサーを追加することができます.私たちは異なるオブジェクトカテゴリー (シリンダルの,フラット,変形可能な) に最適化された3Dプリントグリッパー指のライブラリを維持しています.
双手動駅 (2ユニット)
双手操作作業のために設定された完全な双手設定.DK1双手システムは14DOF合計 (7DOF両腕),各腕にオーバーヘッドカメラと腕カメラを備えています.これらの駅は:
- 双手組 (保持+挿入,開箱容器)
- 服装処理 (折りたたむタオル,洗濯物を整理する)
- 双物操縦 (一容器から別の容器に注ぐ)
- 道具の使用 (作業部品を握り + 道具を使用する)
双手データ収集は,単行作業よりも,操作者のスキルが大幅に増える. 双手データ収集の前に,少なくとも40時間の訓練が実施されます. 追加の訓練投資は,より良い政策を生み出す高品質の示範に報じられます.
精華な手配ステーション (2ユニット)
腕1腕と多指の手腕で手操作,ツール使用,高
精巧な操作データ収集は,当社のカタログの中で最も挑戦的で最も価値の高いカテゴリーです.精巧なデモは標準的なグリッパーデモよりも2-3倍長くかかり,専門的な操作者訓練を必要とします.結果となるデータはプレミアム価格を命令しますが,精巧な操作ポリシーを訓練するチームから高い需要があります. 五金格局について詳しくは,
モバイル操作プラットフォーム (2ユニット)
ハロー ロボットストレッチ3はナビゲーション+操作作業,および双手動操作研究のためのモバイル ALOHA構成です.これらのプラットフォームは,複数の部屋を覆う作業のためのデータ収集を可能にします.またはロボットが物体を操作する前に物体をナビゲートする必要があります.
モバイル操作データ収集には,定義されたナビゲーション経路点,部屋の間の一貫した照明,動きキャプチャまたはSLAMベースのローケライゼーションが必要である. 設定可能なパーティションを持つ私たちのラボのオープンフロアプランは,繰り返し可能な多室シナリオを作成することができます.
専門プラットフォーム
- Unitree G1 humanoid (1ユニット): 移動データ収集,全身操纵研究,顧客示範に使用可能.G1は127cm高で35kg重で23DOFを持っています.平地で2m/sまで歩いて歩いているし,歩いている間に物体を運ぶことができます.RCSVは米国でG1が第三者の研究に使用可能な数少ない施設の一つです. [リース利用可能]
- キッチン操作ステーション: 家庭操作デモを集めるための実際のキッチン装置 (シンク,カウンタータップ,ドラフト付きのキャビネット) を備えた専用作業スペース.腕 (Fanuc CR-7iA/L,7kgの有用荷) はキッチン部署ロボットをシミュレーションするために組み立てられています. 食器を荷入したり,ドラフトを開くこと,液体を注ぐことなどの作業に使用されます.
- Glove遠隔操作ステーション: 腕の手にマッピングされた遠隔操作手袋 (Paxini, Manus) を使って高濃度作業のための専用ステーション.意図検出のための前腕EMGセンサーと高覆蓋記録のための6カメラマレイを含む.
- Orca Hand 統合ステーション: 試験とデータ収集のためのオークラ ハンド,研究級の手操作のために設計された高DOFの巧妙なエンドエフェクター.
データ収集能力と経路
消費量を理解することで 顧客はデータ収集の時間軸と予算を正確に計画することができます
| Metric | Value |
|---|---|
| Active collection stations | 12 |
| Demos per station per hour (simple pick-place) | 40-60 |
| Demos per station per hour (complex assembly) | 15-25 |
| Max daily throughput (all stations, single shift) | 2,000-4,000 demos |
| Monthly capacity (sustained production) | 20,000-40,000 demos |
| Quality-filtered pass rate (average) | 78-85% |
| Typical project turnaround (500 demos) | 3-5 business days |
| Average episode size (2 cameras, 30fps) | 50-200 MB |
生産量を保守的に計画するため,操作者の疲労がデータ品質を低下させるため,毎日連続した示範品質を維持するために,毎週45分ごとに強制的な休憩を強制し,収集シフトを6時間に制限します.
データパイプラインと品質インフラストラクチャ
自動化パイプラインは 品質認証データセットに変換します
- **エピソード記録:**カスタマイズされたHDF5パイプラインは,同期観測 (50Hzで合体状態,30fpsでカメラフレーム,50Hzにサンプルを縮小した1kHzでF/T読み込み) とアクションシーケンスを捕捉します.レロボット,RLDS,カスタマイズされたロードヤーと互換性があります.
- 自動成功分類: 各エピソード最後の10フレームで精巧な調節したResNet-50.二次成功分類のための継続したテストセットで92%の精度を達成する.すべての新しいエピソードが分類器を通過する.境界予測 (信頼性0.4-0.7) は人間レビューのために排列される.
- 軌道の滑らかなスコア: 動作メトリック (関節位置の第三派生) を計算し,作業タイプにおける滑らかなエピソードを30パーセント以下に表示します.動作の滑らかなデモは,操作者のフィードバックのために排列または排列されます.
- 多様性覆盖分析: 対象位置覆盖,方向多様性,およびデータセット全体における視覚内蔵空間覆盖を追跡する.作業場のどのエリアとオブジェクト構成が不足しているかを示すヒートマップを作成し,対象的な追加収集を可能にします.
- 形式の検証: 書き込み時にスケーマの検証は,エピソードがデータセットに入れる前にフォーマットエラー,欠落したフィールド,タイムスタンプの誤った配列を検出します. これにより",トレーニング中にエピソード3847に衝突する"障害モードが排除されます.
データセット ライブラリ: 50TB+ 増えています
RCSVは3年間の連続的な収集で50TB以上のロボット示例データを蓄積した.データセットライブラリは,タスクタイプ,ロボットプラットフォーム,オペレーター,日付,成功ラベル,品質スコアによってPostgreSQLでインデックスされています.
| Task Category | Episodes | Platforms |
|---|---|---|
| Pick-and-place (varied objects) | 120,000+ | OpenArm, UR5e, Franka |
| Assembly and insertion | 35,000+ | OpenArm, Franka |
| Bimanual manipulation | 18,000+ | DK1, ALOHA |
| Kitchen tasks | 12,000+ | Fanuc CR-7iA/L |
| Dexterous manipulation | 8,000+ | Inspire RH56, Leap Hand |
| Mobile manipulation | 5,000+ | Stretch 3, Mobile ALOHA |
このライブラリの一部は,適切なデータアクセス契約を持つお客様に利用できます.カスタムタスク収集は,当社の [データサービス] (T5
GPUクラスター
計算インフラストラクチャは,NVIDIA A100 80GB GPUを2つのサーバーで8xとNVIDIA A100 80GB GPUを構成し,NASストレージアレイに25GbEの相互接続を備えています.クラスタは,内部研究と顧客訓練の仕事間で共有され,SLAレベルを持つ仕事列を通じて管理されます.
| Queue Tier | Training Start | Best For |
|---|---|---|
| Standard | Within 24 hours | Most policy training jobs |
| Priority | Within 4 hours | Enterprise customers, time-sensitive research |
| Reserved | Immediate (dedicated allocation) | Ongoing projects via monthly agreement |
標準的な政策サイズのための典型的なトレーニングターンアウト:ACTは200のデモで4〜6時間で完成する.A100のDemoで500のディフュージョンポリシーは8〜12時間で完成する.大規模な基礎モデルの細かな調節実行 (100K+のデモ,大型のバックボーン) は個別に対象付けられ,複数のGPU構成を使用することができます.
顧客は,損失曲線,長期評価エピソードでの成功率,およびタスクごとにパフォーマンス分解を含むトレーニングランスのリアルタイムモニタリングのための"Weights & Biases"トレーニングダッシュボードを受け取ります.
RCSVデータプラットフォーム
[RCSVデータプラットフォーム] (
- エピソード記録と管理: 直接ブラウザでエピソードを記録,タグ,注釈,管理する.
- データセット エクスプローバー: 作業タイプ,ロボットプラットフォーム,成功ラベル,品質スコア,収集日程によってエピソードをブラウズ,フィルター,視覚化します. 原ファイルダウンロードせずにエピソード再生を前見してください.
- 品質ダッシュボード: データのセットごとに6つの次元 (多様性,一貫性,完全性,正確性,バランス,フォーマット) で品質スコア.詳細については,私たちの [データ品質枠組み]
T7 ]を参照してください. - 訓練形式へ輸出: LeRobot HDF5, RLDS,またはカスタマイズされた形式へ一クリックで輸出.輸出には訓練に必要なすべてのメタデータ (カメラ校正,ロボット URDF,タスク説明) が含まれます.
- トレーニングの仕事への投稿: ACT,拡散ポリシー,OpenVLAの細かな調整のための事前に設定されたレシピをプラットフォームインターフェースからGPUクラスターに提出する.
実験室アクセスプログラム
必要な状況やステージに応じて サンフランシスコラボやそのリソースにアクセスする方法はいくつかあります
施設訪問
実験室のツアー,ロボット艦隊の動きを観察し,エンジニアリングチームとプロジェクトについて議論する.訪問は無料で通常は1〜2時間かかります.
机・駅の賃貸
スタンドレンタには,カメラ,コンピューティング,および RCSVプラットフォームを配置した収集ステーションへのアクセスが含まれます.現在の料金については,当社に連絡してください.
管理されたデータ収集
最も一般的なエンゲージメントモデルです.タスクを定義し,RCSVは収集プロトコルを作成し,訓練されたオペレーターを割り当て,収集を実行し,データを品質にフィルターし,認証されたデータセットを提供します. 価格はパイロット (50 デモ) に 2,500ドルから始まり,標準キャンペーン (500 デモ) に 8,000ドルから始まります.完全なメニューについては [データサービス]
ハードウェア・リース
リースには,RCSVプラットフォームのリモート設定サポートとアクセスが含まれます.詳細については[リース]
東海岸: オールストン,マガジン
RCSVの東海岸施設は,ハーバード大学工学・応用科学校付近のオールストン,MA 02134号西大道125号に位置している.オールストンラボはサンフランシスコ施設に小さな規模で補完を提供し,4つのアクティブ収集ステーションとボストン地域ロボット研究コミュニティ (MIT CSAIL,ハーバード SEAS,北東) にアクセスしている. 東海岸の顧客は,輸送時間の短縮と,国間旅行なしで現地訪問のオプションを享受します.
協力モデル
| Model | Who It's For | Terms |
|---|---|---|
| Academic | University research groups with publication plans | Free data collection + compute in exchange for dataset sharing and acknowledgment |
| Startup | Seed to Series A robotics companies | Discounted service rates for advisory equity or extended engagement |
| Enterprise | Series B+ companies or large deployment programs | Custom SLA, dedicated capacity, full IP ownership of collected data |
実験室を訪れ,協力を開始したい場合は, [加入ページ]
始めること
- 施設を見学し,チームと会って,プロジェクトについて話し合う. [連絡してください]
- パイロットから始めます 50 件の品質証明の示範で 2500ドル. より大きなキャンペーンに取り組み始める前に,データの質を評価してください.
- ** 規模から生産** 完全キャンペーンには8,000ドル以上で,品質保証,配達時間帯,およびトレーニングパイプラインと格式の互換性があります.
関連 読書
- [データサービス]
T14 ) 価格とタスクカタログ - 機械のレンズ 設備のハードウェア
- RCSVプラットフォーム
データセットとモデル管理 - [2026年のロボットデータ収集コスト]
T17 ) 完全コスト分割 - [ロボット訓練データが良いのは何ですか?]
- ツール・ド・イン・ザ・ハードウェアの設置
- [すべてのRCSV場所]
RCSVラボのパートナー
学生グループであれ スタートアップであれ 企業であれ RCSVは ステージに合わせて デザインされた 協力モデルを持っています サンフランシスコのラボを訪れ または 2500ドル規模のパイロットで始めましょう