Сбор данных для обучающей робототехники
Февраль 2026 г. — Что мы собираем, как мы это структурируем и почему это важно
Как мы структурируем коллекцию для последующего обучения
Мы помогаем командам по робототехнике и искусственному интеллекту собирать крупномасштабные высококачественные данные о взаимодействии в реальном мире для систем, основанных на обучении. Наши рабочие процессы предназначены для команд, создающих модели имитационного обучения, системы обучения с подкреплением и базовые модели для физического ИИ, где качество, согласованность и воспроизводимость данных важнее, чем чистый объем.
Что мы собираем
Мы специализируемся на мультимодальных, синхронизированных наборах роботизированных данных: зрение (RGB, RGB-D, многовидовое изображение), проприоцепция (состояние суставов, крутящий момент, управляющие сигналы), сила и тактильность (сила конечного исполнительного органа, распределенные тактильные массивы), человеческий ввод (команды телеоперации, корректирующие действия) и контекст окружающей среды (конфигурация сцены, параметры задачи, границы эпизода). Все методы синхронизированы по времени, структурированы и проверены перед доставкой.
Проектирование набора данных на основе задач
Мы не собираем «сырые бревна» без структуры. Каждый проект начинается с четкого проектирования задачи и набора данных: определение задачи и критерии успеха, спецификации состояния/действия/наблюдения, сегментация эпизодов и условия завершения, необходимое покрытие датчиков и частота выборки, а также режимы сбоя, которые необходимо намеренно включить. Это гарантирует, что полученный набор данных можно будет напрямую использовать для обучения, оценки и сравнительного анализа.
Телеоперация «человек в цикле»
Для манипулирования и обучения навыкам мы используем системы телеоперации с участием человека. Наши рабочие процессы поддерживают антропоморфные схемы управления, компенсацию гравитации и соответствие требованиям в реальном времени, безопасную работу во время контактов и сбоев, а также повторяемую инициализацию задач. Этот подход особенно эффективен для имитационного обучения, начальной загрузки наборов данных и отслеживания поведения восстановления.
Структура и доставка набора данных
Собранные данные организованы в наборы данных по эпизодам с метаданными для каждого эпизода, мультимодальными наблюдениями с индексацией по времени, командами управления и состоянием робота, а также дополнительными аннотациями. Мы поддерживаем доставку в готовых к обучению тензорных форматах, собственных форматах ROS/робототехники и пользовательских схемах, согласованных с конвейерами обучения клиентов.
Почему Центр робототехники Кремниевой долины
В отличие от поставщиков общих данных или платформ аннотаций, мы работаем на стыке реального роботизированного оборудования, систем управления на основе обучения и стандартов данных исследовательского уровня. Наша команда разбирается как в робототехнических системах, так и в конвейерах машинного обучения.