大規模なデータ収集のためのロボット艦隊構築

艦隊 の 規模 が 重要 な の は なぜ です か

現在ではVLAモデルには50K500Kのデモが必要で,一般化される.このボリュームを単一のロボットで収集するには数ヶ月や数年かかる. 520の並行ステーションによる艦隊規模データ収集は,時間線を数週間に圧縮できる.GoogleはRT-1データ収集のために13台のロボットを使用した.Open X-Embodimentプロジェクトは複数のラボで22種類のロボットからデータを集めた.

ハードウェア標準化

艦隊内のすべてのロボットが互換性のあるデータを生成する必要があります.これには,同一のカメラモデル,マウントポジション,校正手順,グリッパータイプ,制御インターフェースが必要です.小さな変化 (カメラ角度の 5°オフセット) も政策性能に害を与える可能性があります.マスター校正ジグを使用し,参照エピソードに対して各駅を確認してください.

運行者パイプライン

生産データ収集前に,管理者向けに資格の課題を訓練する. 管理者向けに時間単位でエピソード,成功率,作業完了時間を追跡する. バイアスを防止するために,操作者向けに作業を回転する. RCSVは訓練された管理者向けに鍵盤で車両車両データ収集サービスを提供し,標準化された品質パイプラインを提供しています.

艦隊 の 規模 が 重要 な の は なぜ です か

現在ではVLAモデルには50K500Kのデモが必要で,一般化される.このボリュームを単一のロボットで収集するには数ヶ月や数年かかる. 520の並行ステーションによる艦隊規模データ収集は,時間線を数週間に圧縮できる.GoogleはRT-1データ収集のために13台のロボットを使用した.Open X-Embodimentプロジェクトは複数のラボで22種類のロボットからデータを集めた.

ハードウェア標準化

艦隊内のすべてのロボットが互換性のあるデータを生成する必要があります.これには,同一のカメラモデル,マウントポジション,校正手順,グリッパータイプ,制御インターフェースが必要です.小さな変化 (カメラ角度の 5°オフセット) も政策性能に害を与える可能性があります.マスター校正ジグを使用し,参照エピソードに対して各駅を確認してください.

運行者パイプライン

生産データ収集前に,管理者向けに資格の課題を訓練する. 管理者向けに時間単位でエピソード,成功率,作業完了時間を追跡する. バイアスを防止するために,操作者向けに作業を回転する. RCSVは訓練された管理者向けに鍵盤で車両車両データ収集サービスを提供し,標準化された品質パイプラインを提供しています.