Coleta de Dados para Robótica Baseada em Aprendizado

Ajudamos equipes de robótica e IA a coletar dados de interação do mundo real em grande escala e de alta qualidade para sistemas baseados em aprendizado. Nossos fluxos de trabalho são projetados para equipes que constroem modelos de aprendizado por imitação, sistemas de aprendizado por reforço e modelos fundamentais para IA física—onde qualidade dos dados, consistência e reprodutibilidade importa mais do que o volume bruto.

O que Coletamos

Especializamo-nos em conjuntos de dados robóticos multimodais e sincronizados: visão (RGB, RGB-D, múltiplas vistas), propriocepção (estado das juntas, torque, sinais de controle), força e tátil (força do efetor final, matrizes táteis distribuídas), entradas humanas (comandos de teleoperação, ações corretivas) e contexto ambiental (configuração da cena, parâmetros da tarefa, limites de episódios). Todas as modalidades são temporariamente sincronizadas, estruturadas e validadas antes da entrega.

Design de Conjunto de Dados Orientado a Tarefas

Não coletamos "logs brutos" sem estrutura. Cada projeto começa com uma definição explícita de tarefa e design de conjunto de dados: definição da tarefa e critérios de sucesso, especificações de estado/ação/observação, segmentação de episódios e condições de término, cobertura de sensores necessária e taxas de amostragem, e modos de falha a serem intencionalmente incluídos. Isso garante que o conjunto de dados resultante seja diretamente utilizável para treinamento, avaliação e benchmarking.

Teleoperação com Humano no Circuito

Para manipulação e aprendizado de habilidades, implantamos sistemas de teleoperação com humano no circuito. Nossos fluxos de trabalho suportam mapeamentos de controle antropomórfico, compensação de gravidade em tempo real e conformidade, operação segura durante contato e casos de falha, e inicialização de tarefas repetíveis. Essa abordagem é particularmente eficaz para aprendizado por imitação, inicialização de conjuntos de dados e captura de comportamentos de recuperação.

Estrutura e Entrega do Conjunto de Dados

Os dados coletados são organizados em conjuntos de dados baseados em episódios com metadados por episódio, observações multimodais indexadas no tempo, comandos de controle e estado do robô, e anotações opcionais. Suportamos entrega em formatos de tensor prontos para aprendizado, formatos nativos de ROS/robótica e esquemas personalizados alinhados com os pipelines de treinamento do cliente.

Por que o Centro de Robótica do Vale do Silício

Ao contrário de fornecedores de dados genéricos ou plataformas de anotação, operamos na interseção de hardware robótico real, sistemas de controle baseados em aprendizado e padrões de dados de nível de pesquisa. Nossa equipe entende tanto sistemas robóticos quanto pipelines de aprendizado de máquina.