Foxtech, endüstriyel drone çözümleri sağlar & İHA yük sistemleri.
GripperGo Pro ile Tanışın: Yapay Zeka ve Robot Öğrenimi için Yüksek Hassasiyetli İnsan Verisi Toplama Sistemi
Yüksek kaliteli insan gösterim verileri, somutlaştırılmış yapay zeka, taklit öğrenme ve robotik manipülasyon araştırmaları için temel bir unsur haline geliyor. Ancak, bir kişinin bir görevi tamamlamasını kaydetmek sadece başlangıçtır. Araştırma ekiplerinin ayrıca el hareketi, tutucu durumu, görsel bağlam, derinlik, hareket ve uzamsal yörüngeler hakkında doğru şekilde hizalanmış bilgilere de ihtiyacı vardır.
Bu veri akışları ayrı cihazlar tarafından yakalandığında, zamanlama, koordinat sistemleri ve veri kalitesindeki farklılıklar, ortaya çıkan veri setinin kullanımını zorlaştırabilir. Sorunlar ancak toplama işlemi tamamlandıktan sonra ortaya çıkabilir ve bu da tekrarlanan gösterimlere ve ek işlem sonrası çalışmalara yol açabilir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek için Foxtech, yüksek hassasiyetli, tutucu tabanlı operasyon yakalama için tasarlanmış profesyonel bir insan veri toplama sistemi olan GripperGo Pro'yu tanıtıyor. Vive baz istasyonu konumlandırması, milisaniye düzeyinde çok modlu senkronizasyon, çift elle kullanılan toplama cihazları ve DataCube uç tarafı işlemeyi bir araya getiren sistem, araştırma ekiplerinin robot öğrenimi için daha yapılandırılmış ve tutarlı veri kümeleri oluşturmasına yardımcı oluyor.
GripperGo Pro Hangi Sorunu Çözüyor?
Robotlar, bir işlemin nihai sonucundan daha fazlasını öğrenmelidir. Görevin nasıl gerçekleştirildiğini açıklayan verilere ihtiyaç duyarlar.
Kavrama veya manipülasyon görevi için araştırmacıların şunları kaydetmesi gerekebilir:
- Operatörün gördükleri
- İki elin uzayda nasıl hareket ettiği
- Tutucular açıldığında veya kapandığında
- Cihazların nasıl yönlendirildiği
- Her hareketin ne kadar hızlı gerçekleştiği
- Tutucuların nesneye nasıl yaklaştığı ve nesneyi nasıl ele aldığı
- Kavrama sırasında temas veya basıncın değişip değişmediği
Sıradan video kayıtları bu bilgilerin tamamını sağlayamaz. Birden fazla kamera, hareket sensörü, takip cihazı ve işlemci bilgisayardan oluşan özel bir veri toplama sistemi oluşturmak, senkronizasyon ve kalibrasyon zorluklarına da yol açabilir.
GripperGo Pro, bu işlevleri entegre bir veri toplama iş akışına getiriyor. Görsel, derinlikle ilgili, hareket, yörünge ve manipülasyon verileriyle birlikte tutucu çalışmasını kaydederek, ekiplerin insan gösterilerini daha sonraki robot öğrenme iş akışları için uygun yapılandırılmış veri kümelerine dönüştürmesine yardımcı oluyor.
Yüksek Hassasiyetli Mekansal Konumlandırma Neden Önemlidir?
El pozisyonundaki küçük farklılıklar, bir manipülasyon görevini önemli ölçüde etkileyebilir.
Bir kişi küçük bir nesneyi kaldırdığında, bir parçayı yerleştirdiğinde, bir alet kullandığında veya iki elini koordine ettiğinde, her hareketin uzamsal yörüngesi eğitim verilerinin bir parçası haline gelir. İzleme sistemi aşırı sapma veya tutarsızlık gösterirse, kaydedilen gösterim orijinal işlemi doğru bir şekilde temsil etmeyebilir.
GripperGo Pro, standartlaştırılmış bir toplama ortamında 1 mm düzeyinde uzamsal konumlandırma doğruluğu sağlamak için bir Vive baz istasyonu konumlandırma sistemi kullanır.
Bu konumlandırma yöntemi, özellikle aşağıdaki gereksinimleri karşılayan görevler için kullanışlıdır:
- Tekrarlanabilir insan gösterileri
- Doğru çift elle yörüngeler
- Tutarlı mekansal koordinatlar
- Detaylı kavrama ve manipülasyon analizi
- Birden fazla operatörde standartlaştırılmış veri toplama
- Tekrarlanan görev dizileri arasındaki karşılaştırma
Sınırsız, baz istasyonuna ihtiyaç duymayan taşınabilirliğe odaklanmak yerine, GripperGo Pro, laboratuvarlar, üniversite araştırma tesisleri, standartlaştırılmış numune toplama odaları ve endüstriyel eğitim alanları gibi kontrollü ortamlarda yüksek hassasiyetli numune toplama için tasarlanmıştır.
1 milisaniyelik senkronizasyon veri seti kalitesini nasıl iyileştirir?
Robot öğrenme veri seti, görüntüler, derinlikle ilgili bilgiler, IMU ölçümleri, tutucu açılma mesafesi ve uzamsal yörüngeler içerebilir. Her sensör doğru çalışsa bile, veri akışları doğru şekilde senkronize edilmezse, verilerin kullanımı zorlaşabilir.
Örneğin, bir görüntüde tutucunun bir nesneye dokunduğu görülürken, karşılık gelen yörünge veya açılma mesafesi verileri biraz daha önceki bir anı temsil edebilir. Bu zamanlama farklılıkları bir veri kümesinde biriktiğinde, eğitim örneklerinin tutarlılığını azaltabilir.
GripperGo Pro , 1 ms'lik çok modlu donanım senkronizasyonunu destekleyerek görsel, hareket ve manipülasyon verilerinin paylaşılan bir zaman çizelgesi boyunca hizalanmasına yardımcı olur.
Bu senkronizasyon, araştırmacıların her eylemi koordineli bir olay olarak incelemelerine olanak tanır. Tutucunun konumu, açılma durumu, yönü ve ilgili görsel bilgiler daha doğru bir şekilde eşleştirilebilir; bu da taklit öğrenimi ve robotik manipülasyon eğitimi için daha iyi bir temel sağlar.
GripperGo Pro hangi verileri toplayabilir?
GripperGo Pro, kavrama ve manipülasyon görevleri sırasında insan operasyon verilerinin çeşitli biçimlerini yakalamak için tasarlanmıştır.
Sistem şunları toplayabilir:
- Video verileri
- Derinlikle ilgili bilgiler
- Üç boyutlu hareket yörüngeleri
- Tutucu açılma mesafesi
- IMU tutum açıları
- IMU ivmesi
- IMU açısal hızı
- İsteğe bağlı dokunsal ve basınç dağılımı verileri
Bu veri toplama cihazları, görev ortamını ve tutucular ile çevredeki nesneler arasındaki ilişkiyi kaydetmek için çift gözlü görüş ve geniş açılı görsel yakalama özelliklerini bir araya getiriyor.
A 200 Hz IMU, yüksek frekanslı hareket bilgilerini kaydederken, 128 GB dahili depolama alanı, veri toplama seansları sırasında yerel veri kaydını destekler.
Bu veri türlerini birleştirerek, GripperGo Pro görsel bir kayıttan daha fazlasını sunar. İşlemin zaman içinde nasıl geliştiğini ve tutucuların görev boyunca nesnelerle nasıl hareket edip etkileşimde bulunduğunu açıklar.
Tutucular, doğal insan gösterilerini nasıl destekler?
Sistem, insan tarafından çalıştırılan bir çift toplama tutucu kullanır ve operatörün manipülasyon görevlerini doğrudan göstermesine olanak tanır.
Her bir tutucu, 0-100 mm'lik bir açılma aralığı ve 20 N'ye kadar kavrama kuvveti sağlayarak, yaygın nesne kavrama, taşıma, sıralama ve yerleştirme gösterilerini destekler.
İki tutucu kullanmak, çift elle çalışma verilerinin toplanmasını da mümkün kılar. Bu önemlidir çünkü birçok gerçek görev tek elle etkili bir şekilde tamamlanamaz. Bir el nesneyi sabitlerken diğeri onu ayarlayabilir veya kaldırma, montaj, paketleme ve alet kullanımı sırasında her iki elin de koordineli çalışması gerekebilir.
Olası gösterimler şunları içerebilir:
- Nesneleri seçmek ve yerleştirmek
- Öğeleri türe veya konuma göre sıralama
- Kapları açmak
- Taşıma aletleri
- Nesneleri eller arasında aktarmak
- Bir nesneyi aynı anda sabitlemek ve manipüle etmek
- Çok adımlı, iki elle yapılan görevleri tamamlamak
- Temel montaj işlemlerinin gösterilmesi
Amaç, insan hareketlerini bir robot kolunun tam yapısına uydurmak değil. Bunun yerine, sistem operatörün eylemlerini daha sonra robot öğrenme araştırmalarını ve veri seti geliştirme çalışmalarını destekleyebilecek yapılandırılmış veri olarak kaydeder.
DataCube, iş akışında hangi rolü oynar?
Veri toplama, ancak operatörler kaydedilen bilgilerin eksiksiz ve kullanılabilir olduğunu doğrulayabildiğinde faydalıdır.
GripperGo Pro, veri toplama, senkronizasyon, oynatma, inceleme ve ön işlemeyi destekleyen DataCube uç taraf işleme platformunu içerir. Araştırmacılara, daha sonra çevrimdışı incelemeye tamamen bağımlı kalmadan toplama sürecini yönetmek için daha entegre bir yol sunar.
Veri toplama işlemi sırasında veya sonrasında, ekipler kaydedilen verileri inceleyebilir ve gerekli sensör akışlarının doğru şekilde yakalanıp yakalanmadığını kontrol edebilir. Bu, iş akışının daha erken aşamalarında eksik, anormal veya sorunlu örneklerin belirlenmesine yardımcı olur.
Kenar yüzey kalite kontrolü, özellikle birçok tekrarlanan gösterim içeren projeler için son derece değerlidir. Bir sorunun hemen tespit edilmesi, operatörün yalnızca etkilenen görevi tekrarlamasına olanak tanır. Aynı sorunun tüm bir toplama kampanyasından sonra tespit edilmesi ise önemli ölçüde daha fazla yeniden işleme gerektirebilir.
Kenar-yüzey incelemesi tekrarlanan toplama işlemlerini nasıl azaltır?
İnsan verisi toplama işlemi yüzlerce hatta binlerce gösterim gerektirebilir. Küçük bir başarısızlık oranı bile önemli miktarda kullanılamaz veri oluşturabilir.
Olası sorunlar şunları içerebilir:
- Eksik görev dizileri
- Anormal izleme verileri
- Eksik sensör bilgisi
- Zayıf görsel kapsam
- Yanlış tutucu işlemi
- Hizalanmamış çok modlu veriler
- Kesintiye uğramış kayıtlar
GripperGo Pro, operatörlerin uç noktada sorunlu verileri incelemesine ve işaretlemesine yardımcı olur. Bu, veri toplama ekiplerinin veri setini daha büyük bir eğitim veya işleme hattına aktarmadan önce ilk kalite kontrolünü gerçekleştirmelerini sağlar.
Sistem, veri seti doğrulama, açıklama ekleme veya modele özgü ön işleme ihtiyacını ortadan kaldırmaz. Bununla birlikte, daha erken inceleme, ekiplerin gereksiz tekrarları azaltmasına ve verilerini daha verimli bir şekilde organize etmesine yardımcı olabilir.
İsteğe Bağlı Dokunsal Algılama Neden Değerlidir?
Konum ve görüş, bir tutucunun nerede bulunduğunu gösterebilir, ancak bir nesneyle nasıl temas ettiğini tam olarak açıklamaz.
Kavrama stabilitesi, kırılgan nesneler, deforme olabilen malzemeler veya temasın yoğun olduğu manipülasyon içeren araştırmalarda, basınç dağılımı önemli ek bilgiler sağlayabilir. Araştırmacılara temasın ne zaman başladığını, kavramanın nasıl değiştiğini ve kuvvetin kavrama yüzeyi boyunca nasıl dağıldığını anlamalarına yardımcı olabilir.
GripperGo Pro, kavrama sırasında temas ve basınç dağılımı bilgilerini yakalamak için isteğe bağlı 21 noktalı dokunsal sensör dizisiyle donatılabilir.
Dokunsal geri bildirim dizisi standart yerleşik bir özellik olarak dahil edilmemiştir. Ekipler, projelerinde daha ayrıntılı temas bilgilerine ihtiyaç duyduklarında bunu seçebilirken, öncelikle görüntü, yörünge, hareket ve tutucu durumuna odaklanan projeler standart yapılandırmayı kullanabilir.
GripperGo Pro Veri Toplama İşlemini Robot Öğrenimiyle Nasıl Birleştiriyor?
Bir veri kümesinin nihayetinde toplama sisteminden robot öğrenme ortamına geçmesi gerekir.
GripperGo Pro şu anda LeRobot formatında veri dışa aktarımını destekleyerek ekiplerin yakalanan gösterimleri sonraki robot öğrenme iş akışları için düzenlemelerine yardımcı oluyor. Bu, ham veri toplama sonuçlarını daha fazla işleme öncesinde standartlaştırılmış bir yapıya dönüştürmek için gereken çabayı azaltabilir.
Dışa aktarılan verilerin, araştırma ekibinin modeline ve robot platformuna göre filtrelenmesi, etiketlenmesi, normalleştirilmesi veya uyarlanması gerekebilir. Bununla birlikte, yapılandırılmış dışa aktarma, insan gösteriminin yakalanması ile sonraki model geliştirme arasında daha net bir bağlantı sağlar.
Tipik bir iş akışı şunları içerebilir:
- Toplama alanında Vive baz istasyonlarının kurulumu.
- İki adet GripperGo Pro toplama cihazını hazırlıyoruz.
- DataCube platformuna bağlanma ve kontrol etme.
- Veri toplama ortamının kalibrasyonu.
- Gerekli görevi ve gösterim prosedürünü tanımlama.
- Görsel, mekansal, hareket ve kavrama işlemi verilerinin kaydedilmesi.
- Kenar yüzeyinden inceleme yoluyla sorunlu numunelerin gözden geçirilmesi ve işaretlenmesi.
- Toplanan verilerin ön işlenmesi ve düzenlenmesi.
- Veri setini LeRobot formatında dışa aktarma.
- Seçilen robot öğrenme hattına uygun verilerin uyarlanması.
Bu entegre iş akışı, araştırma ekiplerinin bireysel insan gösterilerinden tekrarlanabilir veri seti üretimine geçmelerine yardımcı olur.
GripperGo Pro hangi uygulamalar için uygundur?
GripperGo Pro, standartlaştırılmış ortamlarda yüksek hassasiyetli insan hareketi yakalama için tasarlanmıştır.
Potansiyel uygulama alanları şunlardır:
Somutlaştırılmış Yapay Zeka Veri Toplama
Sistem, nesneler ve çalışma alanlarıyla insan etkileşimlerini kaydederek, somutlaştırılmış zeka araştırmaları için çok modlu gösterimler sağlayabilir.
Taklit Öğrenme
Araştırmacılar, bir kişinin bir görevi nasıl tamamladığını gösteren örnekler toplayabilir ve yapılandırılmış verileri, uygulamalı öğrenmeyi desteklemek için kullanabilirler.
Robotik Manipülasyon Eğitimi
Tutucu yörüngeleri, açılma mesafesi, hareket bilgileri, görsel bağlam ve isteğe bağlı dokunsal veriler, nesne elleçleme ve manipülasyonu üzerine yapılan araştırmaları destekleyebilir.
İki El Koordinasyon Araştırması
Eşleştirilmiş veri toplama cihazları, araştırmacıların her iki elin koordineli kullanımını gerektiren görevleri incelemelerine ve kaydetmelerine olanak tanır.
Beceri Gerektiren ve İletişim Odaklı Görevler
İsteğe bağlı dokunsal sensör dizisiyle donatıldığında, sistem daha detaylı kavrama araştırmaları için ek temas ve basınç bilgileri sağlayabilir.
Standartlaştırılmış Veri Kümesi Geliştirme
Üniversiteler, laboratuvarlar ve veri toplama ekipleri, sistemi kontrollü mekansal ve prosedürel koşullar altında tekrarlanan gösterileri kaydetmek için kullanabilirler.
Endüstriyel Görev Gösterimi
Bu sistem, endüstriyel robot öğrenimi araştırmaları için yapılandırılmış taşıma, sıralama, alet kullanımı ve temel montaj prosedürlerinin kaydedilmesini destekleyebilir.
GripperGo Pro kimler için tasarlanmıştır?
GripperGo Pro, aşağıdakiler de dahil olmak üzere, doğru ve tekrarlanabilir insan uygulama verilerine ihtiyaç duyan kuruluşlar için tasarlanmıştır:
- Somutlaştırılmış yapay zeka araştırma ekipleri
- Robotik laboratuvarları
- Üniversiteler ve meslek eğitim kurumları
- Taklit öğrenme araştırmacıları
- Robotik manipülasyon geliştiricileri
- Beceri gerektiren manipülasyon araştırma ekipleri
- Yapay zeka ve robotik girişimleri
- Veri seti toplama ve etiketleme ekipleri
- Genel amaçlı robotlar geliştiren şirketler
- Endüstriyel araştırma ve eğitim tesisleri
Özellikle halihazırda tanımlanmış bir veri toplama alanına sahip olan ve tekrarlanan görevler, operatörler veya deneysel oturumlar boyunca tutarlı verilere ihtiyaç duyan ekipler için uygundur.
Müşteriler GripperGo Pro'yu Ne Zaman Tercih Etmelidir?
Uzamsal doğruluk, senkronizasyon, tekrarlanabilirlik ve uç taraf veri yönetimi öncelikli olduğunda GripperGo Pro uygun bir seçimdir.
Takımlar aşağıdaki durumlarda Pro sistemini göz önünde bulundurmalıdır:
- 1 mm seviyesinde uzamsal konumlandırma
- İki elle insan operasyonu yakalama
- 1 ms çok modlu donanım senkronizasyonu
- Standartlaştırılmış, sabit bir veri toplama ortamı
- Kenar tarafında veri oynatma ve kalite kontrolü
- Entegre ön işleme desteği
- LeRobot formatında veri dışa aktarımı
- İsteğe bağlı dokunsal ve basınç dağılımı verileri
Evler, fabrikalar, süpermarketler, açık alanlar veya diğer açık ve yapılandırılmamış ortamlarda taşınabilir veri toplama gerektiren projeler için, baz istasyonuna ihtiyaç duymayan bir çözüm daha uygun olabilir. GripperGo Pro, yüksek hassasiyet ve tekrarlanabilir veri toplamanın sınırsız hareketlilikten daha önemli olduğu kontrollü ortamlar için özel olarak optimize edilmiştir.
Sisteme Neler Dahil?
Standart GripperGo Pro paketi şunları içerir:
- İki adet GripperGo Pro veri toplama cihazı
- Bir adet DataCube uç nokta işleme platformu
- Bir Vive baz istasyonu sistemi
İki cihazlı konfigürasyon, standart olarak çift elle veri toplamayı destekler. Temas ve basınç dağılımı bilgisine ihtiyaç duyulduğunda, isteğe bağlı 21 noktalı dokunsal sensör dizisi ayrıca seçilebilir.
Daha Tutarlı İnsan Gösteri Veri Kümeleri Oluşturma
GripperGo Pro'nun piyasaya sürülmesi, yapay zeka ve robotik ekiplerine yüksek hassasiyetli insan manipülasyon verilerini yakalamak için daha entegre bir yol sunuyor.
1 mm seviyesinde Vive konumlandırma, 1 ms çok modlu senkronizasyon, çift elle kavrama tabanlı veri toplama, binoküler ve geniş açılı görüş, 200 Hz IMU, DataCube kenar tarafı işleme ve LeRobot formatında dışa aktarma özelliklerini bir araya getiren sistem, insan gösterim yakalama işlemini robot öğrenme iş akışlarıyla birleştiriyor.
Bunun asıl değeri, daha fazla veri akışını ayrı ayrı toplamakta değil, bu veri akışlarının mekânsal olarak doğru, zamansal olarak uyumlu, incelenebilir ve düzenlenmesi daha kolay kalmasına yardımcı olmakta yatmaktadır.
Manipülasyon politikaları, taklit öğrenme modelleri, çift elli robotlar veya somutlaştırılmış yapay zeka veri kümeleri geliştiren araştırma ekipleri için GripperGo Pro, insan işlemlerini yapılandırılmış ve tekrarlanabilir eğitim verilerine dönüştürmek için pratik bir platform sunar.
