Meningkatkan AI Fizikal dan Robotik Humanoid dengan 10K Jam Data Gerakan Sim-ke-Sebenar
Bagaimana Shaip menyampaikan 10,000 jam data tangkapan gerakan VR egosentrik merentasi 4,000 peserta, 100 tugasan dan+ 5 persekitaran dunia sebenar — dibina sebagai saluran data latihan Fizikal AI gred pengeluaran untuk robot humanoid sim-ke-nyata.
Gambaran Keseluruhan projek
Ketika AI Fizikal dan robotik humanoid beralih ke penggunaan dunia sebenar, pelanggan memerlukan rangka kerja yang boleh diskala untuk mengumpulkan 10,000 jam data gerakan VR berasaskan tugas merentasi pelbagai persekitaran dengan penentukuran, pelaksanaan dan QA yang konsisten.
Shaip membina saluran operasi data hujung ke hujung yang meliputi persediaan tempat kejadian, pemetaan QR, penjejakan lima sensor, latihan peserta, penangkapan yang disederhanakan dan aliran kerja semakan untuk menyokong 100 tugasan yang ditentukan pelanggan dan menyampaikan set data AI yang sedia model pada skala besar.
Statistik Utama
Peserta
~ 4,000
Isipadu Data
10,000 jam sah
Liputan Alam Sekitar
Pejabat, Rumah, Kilang, Kafe, Gudang dll.
Timeline
Bulan 1
Cabaran
- Pengumpulan data gerakan berskala daripada aliran kerja gaya perintis terkawal ke dalam 10,000 jam, pelbagai persekitaran program.
- Mengekalkan ketepatan penjejakan yang konsisten merentasi pelbagai adegan dunia sebenar dan persediaan peserta.
- Memastikan setiap sesi memenuhi keperluan yang ketat untuk Kawalan APK/versi, persediaan rangkaian kongsi, tayangan skrin dan gandingan sensor.
- Urusan 100 tugasan yang ditentukan oleh pelanggan merentasi kategori seperti pergerakan, manipulasi objek, interaksi isi rumah, interaksi pejabat dan aliran kerja fizikal berbilang langkah—setiap satu memerlukan persediaan babak, penempatan objek, kesediaan peserta dan pengesahan yang diketuai moderator yang betul.
- Menukar sesi mentah kepada output sedia model melalui aliran kerja QA yang boleh diulang, pengendalian pengambilan semula dan semakan muat naik.
Penyelesaian
Strategi Pengumpulan
Shaip mereka bentuk rangka kerja koleksi yang boleh diskalakan untuk 10,000 jam sah data gerakan VR, dihantar dalam kelompok berasaskan peristiwa penting. Berdasarkan nisbah perancangan sumber bagi 3–5 peserta setiap 10 jam sah, program penuh diskalakan kepada anggaran 3,000–5,000 peserta, Dengan ~4,000 peserta digunakan sebagai angka perancangan titik tengah.
Pengurusan Alam Sekitar & Pemandangan
Setiap lokasi tangkapan dianggap sebagai adegan berstruktur. Shaip mendokumentasikan persekitaran menggunakan fotografi bilik sudut lebar, adegan yang dikonfigurasikan dalam sistem pentadbir, ulasan pelanggan yang diselaraskan dan mengeksport PDF Adegan untuk penempatan fizikal. Pemetaan adegan yang dipautkan QR memastikan bahawa setiap persekitaran dunia sebenar boleh dikaitkan dengan konteks rakaman yang betul.
Kesediaan Peranti & Aplikasi
Shaip menyeragamkan kesediaan teknikal dengan memastikan alat dengar VR dan peranti pemantauan disambungkan ke rangkaian yang sama, mengawal aliran pemasangan/kemas kini APK dan mendayakan tayangan skrin berasaskan pelayar untuk keterlihatan moderator sepanjang sesi.
Penjejakan & Penentukuran Gerakan
Sebelum setiap sesi, kelima-lima penjejak gerakan telah dipasangkan dan disahkan. Penentukuran adalah wajib bagi setiap peserta, termasuk pemeriksaan penjajaran avatar, pelarasan lantai dan persediaan sempadan tersuai untuk memastikan tangkapan gerakan seluruh badan yang tepat dalam ruang aktiviti yang boleh dirakam.
Pelaksanaan & Moderasi Tugas
Peserta dibimbing melalui persediaan tugasan khusus adegan dan latihan sebelum rakaman. Moderator memerhati melalui tayangan skrin, ketepatan tugasan yang disahkan dan kejelasan gerakan & hanya mara ke rakaman langsung setelah tingkah laku sensor & pergerakan peserta memenuhi jangkaan kualiti. Mula/henti rakaman dilaksanakan melalui aliran kerja gerak isyarat yang ditetapkan.
Jaminan Kualiti & Output Sedia Model
Selepas rakaman, sesi dimuat naik dalam sejarah untuk semakan. Shaip mengesahkan kejelasan gerakan, ketepatan tugas, penjajaran pemandangan dan ketepatan sensor, membatalkan atau mengambil semula rakaman yang tidak boleh digunakan apabila diperlukan. Ini mewujudkan laluan yang lebih andal ke arah set data sedia anotasi, disahkan QA dan sedia model untuk latihan AI & robotik yang diwujudkan.
Skop projek
| Jenis Set Data | Peserta | Kelantangan Rakaman | Persekitaran | Isipadu Tugas | Persediaan Tangkapan | Timeline |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tangkapan gerakan VR egosentrik | ~ 4,000 | 10,000 jam sah | Pejabat, Rumah, Kafe, Kilang, Gudang dan persekitaran dunia sebenar tambahan | 100 tugasan yang ditentukan oleh pelanggan | Fon kepala VR + 5 penjejak gerakan | Bulan 1 |
Hasilnya
- Mewujudkan rangka kerja operasi data yang boleh diskalakan untuk 10,000 jam data latihan AI Fizikal
- Diperkayakan tadbir urus tempat kejadian, pemetaan berasaskan QR dan penentukuran lima sensor merentasi persekitaran yang diedarkan
- Peningkatan konsistensi pengumpulan melalui latihan yang disederhanakan, semakan siaran skrin masa nyata dan QA peringkat sesi
- didayakan output yang disahkan tugasan dan sedia untuk anotasi untuk pembangunan model AI, simulasi dan robotik yang diwujudkan secara hiliran
- Memperkukuhkan klien saluran data sim-ke-nyata dengan tangkapan gerakan egosentrik berkualiti tinggi
daripada pelbagai persekitaran dunia sebenar
Secara keseluruhan, Shaip telah membantu mengubah keperluan penangkapan VR yang kompleks kepada saluran data berstruktur yang sedia untuk pengeluaran — yang mampu menyokong AI fizikal, kecerdasan terwujud & robotik humanoid inisiatif dengan konsistensi, kebolehkesanan dan skala yang lebih kukuh.
Shaip membantu kami membina tulang belakang operasi data untuk pelan tindakan AI Fizikal kami. Pasukan mereka membawa struktur kepada penangkapan gerakan berbilang persekitaran, pengurusan peserta, persediaan pemandangan, penentukuran & QA — membolehkan kami menjana set data sedia model yang menyokong pembelajaran simulasi kepada sebenar untuk AI yang diwujudkan dan robotik humanoid.
