대규모 데이터 수집을 위한 로봇 함대 건설

왜 함선 규모가 중요 합니까?

현재 VLA 모델은 잘 일반화하기 위해 50K500K의 시범이 필요합니다. 단일 로봇에서 이 부피를 수집하는 데는 몇 달 또는 몇 년이 걸립니다. 520 병렬 스테이션으로 함대 규모의 데이터 수집은 시간선을 몇 주로 압축 할 수 있습니다. 구글은 RT-1 데이터 수집에 13 개의 로봇을 사용했습니다. 오픈 X-Embodiment 프로젝트는 여러 실험실에서 22 개의 로봇 유형에서 집합된 데이터를 사용했습니다.

하드웨어 표준화

이 작업은 카메라 모델, 설치 위치, 캘리브레이션 절차, 지갑 유형 및 제어 인터페이스와 동일한 데이터를 생성해야 합니다. 작은 변동 (카메라 각의 오프셋 5°) 이도 정책 성능을 손상시킬 수 있습니다. 마스터 캘리브레이션 지지를 사용하여 각각의 역을 참조 에피소드에 대한 확인합니다.

사업자 파이프라인

생산 데이터 수집 전에 자격 과제를 수행하는 사업자를 훈련 시키십시오. 운영자별 매트릭을 추적하십시오. 시간당 에피소드, 성공률, 작업 완료 시간. 편향을 방지하기 위해 작업자를 서로 회전하십시오. RCSV는 훈련된 사업자와 표준화된 품질 파이프라인을 통해 손잡기 함대 데이터 수집 서비스를 제공합니다.

왜 함선 규모가 중요 합니까?

현재 VLA 모델은 잘 일반화하기 위해 50K500K의 시범이 필요합니다. 단일 로봇에서 이 부피를 수집하는 데는 몇 달 또는 몇 년이 걸립니다. 520 병렬 스테이션으로 함대 규모의 데이터 수집은 시간선을 몇 주로 압축 할 수 있습니다. 구글은 RT-1 데이터 수집에 13 개의 로봇을 사용했습니다. 오픈 X-Embodiment 프로젝트는 여러 실험실에서 22 개의 로봇 유형에서 집합된 데이터를 사용했습니다.

하드웨어 표준화

이 작업은 카메라 모델, 설치 위치, 캘리브레이션 절차, 지갑 유형 및 제어 인터페이스와 동일한 데이터를 생성해야 합니다. 작은 변동 (카메라 각의 오프셋 5°) 이도 정책 성능을 손상시킬 수 있습니다. 마스터 캘리브레이션 지지를 사용하여 각각의 역을 참조 에피소드에 대한 확인합니다.

사업자 파이프라인

생산 데이터 수집 전에 자격 과제를 수행하는 사업자를 훈련 시키십시오. 운영자별 매트릭을 추적하십시오. 시간당 에피소드, 성공률, 작업 완료 시간. 편향을 방지하기 위해 작업자를 서로 회전하십시오. RCSV는 훈련된 사업자와 표준화된 품질 파이프라인을 통해 손잡기 함대 데이터 수집 서비스를 제공합니다.