RL 환경은 서비스로서

2026년 2월 생산 로봇 팀들을 위한 실제 RL 환경

지속적 환경 → 학습 신호

실전 에피소드 신호 정책

우리는 실제 하드웨어, 실제 센서 및 실제 운영 지원에 의해 지원되는 지속적인 학습 준비된 로봇 환경을 제공합니다. 이 서비스는 프로토타입을 넘어 응용 로봇 팀들을 위해 설계되었습니다. ** 시뮬레이션만으로 생산에서 중요한 실패 모드, 접촉 역학 및 가장자리 사례를 더 이상 캡처하지 않습니다.

"환경"이란 무엇 을 의미 합니까?

우리는 시뮬레이터를 제공하지 않습니다. RL 환경은 우리의 맥락에서 완전히 정해져 있고 지속적으로 작동 가능한 시스템입니다. 물리적 로봇 설정, 명확하게 정의된 작업과 성공 기준, 안정적인 관찰 및 행동 공간, 결정적 리셋 및 초기화 절차, 지속적인 데이터 로깅 및 평가 신호, 그리고 반복된 시험 및 실패에 대한 안전한 실행.

우리 는 무엇 을 제공 합니까?

** 지속 가능한 실제 환경** 각 환경은 매일 실행되며 수천 개의 에피소드를 지원합니다. 온라인 또는 오프라인 RL, 정책 버전의 회귀 테스트 및 장기적인 성능 추적. 우리는 하드웨어 설정을 처리하고, 캘리브레이션, 유지보수 및 운영 안전.

** 학습 준비 신호** 관상 상태, 시력 (RGB/RGB-D), 힘 및 촉각 피드백, 명시적인 성공/실패/ 종료 조건. 모든 신호는 시간 동기화되어 있으며 교육 및 평가 파이프라인을 직접 연결하도록 구성되어 있습니다.

** 규모의 제어 실패** 우리 환경은 실패한 포착, 슬라이드, 충돌 및 복구 시도를 안전하게 수행합니다. 실패 궤도는 시뮬레이터들이 지속적으로 놓치는 상위 케이스의 상위 데이터입니다.

예를 들어 생산 환경

** 접촉 부가한 조작** 마찰 변동성, 촉각 인식 삽입, 슬립 탐지 및 복구. 순전히 시뮬레이션으로 훈련된 정책은 종종 이상적인 접촉을 덮어줍니다. 실제 촉각 및 힘 피드백은 실패 모드를 일찍 노출시킵니다.

** 텔레오퍼레이션 부팅 RL** 정책을 초기화하기 위한 인체-이-loop 시범, 온라인 또는 오프라인 RL 정비, 배포 과정에서 지속적인 데이터 세트 확장.

회복 및 벤치마크 환경 고정된 작업 정의, 반복 가능한 재설정, 버전 제어 평가 매트릭

왜 단순히 시뮬레이션 이 아닌가요?

시뮬레이션은 필수적이지만 미완전합니다. 팀들은 우리가 전달하지 않는 접촉 동적, 시뮬레이션에서 보이지 않는 안정성 문제를 파악하고, 벤치마크를 통과하지만 배포에 실패하는 정책, 하드웨어 특수한 가장자리 사례를 발견할 때 우리에게 다가옵니다. 우리의 환경은 시뮬레이션이 예측력이 멈춘 곳입니다.

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