Was ist multimodale Datenerfassung für Embodied AI?
Der projektbezogene Service verbindet Aufgabendefinition, Entwicklung des Erfassungssystems, Teleoperation oder Demonstration, Sensorsynchronisation und Kalibrierung, Aufbereitung, Annotation, Konvertierung und Datensatzabnahme. Ein P0-Test mit repräsentativen Aufgaben kann den Einstieg bilden.
Welche Roboterdaten werden bearbeitet?
Felder, Raten, Uhren, Genauigkeit und Abnahmeschwellen werden nach Roboter, Aufgabe und Trainingsstack im SOW festgelegt.
| Gruppe | Typische Felder | Abnahme |
|---|---|---|
| Visuell und räumlich | Visuell und räumlich: RGB, mehrere Kameras, Stereo, Tiefe, Punktwolken sowie intrinsische und extrinsische Parameter. | Zeit, Frames, Bildqualität, Kalibrierung, Koordinaten |
| Roboterzustand | Roboterzustand: Gelenkposition, Geschwindigkeit und Drehmoment, Endeffektorpose, Greifer, Odometrie und IMU. | Einheiten, Frames, Kontinuität, Verlust, Geräteversion |
| Interaktion und Semantik | Interaktion und Semantik: Befehle, Aktionen, Kraft, Tastsinn, Kontakt, Aufgabenphase, Sprache sowie Objekt- und Szenenlabels. | Beobachtung-Aktion, Ereignisse, Fehler, Labels, Nachverfolgung |
Servicemodule
Module können je Projektphase gewählt werden.
- Szenario- und Aufgabendesign mit Phasen, Varianten, Fehlern und Abdeckung.
- Erfassungssystem mit Sensor-, Steuerungs-, Aufzeichnungs-, Monitoring- und Export-Schnittstellen.
- Teleoperation und Demonstration mit vorhandener Hardware oder vereinbarter Bedienoberfläche und sicherem Stopp.
- Synchronisation und Kalibrierung von Uhren, Koordinaten, Triggern und Kalibrierversionen.
- Datenpflege mit Vollständigkeit, Dubletten, Anomalien, Datenschutz, Labels und Stichprobenprüfung.
- Formate wie ROS bag/MCAP, Parquet/MP4, LeRobot-kompatibel oder kundenspezifisch.
Geeignete Projekte
- Greifen, Sortieren, Montage, Be- und Entladen, Werkzeugnutzung
- Lager, mobile Manipulation, Inspektion und Navigation
- Humanoide, Räder, Vierbeiner, Arme und Greifer
- Nachrüstung und internationale Vor-Ort- oder Etappenlieferung
Benötigte Startinformationen
- Roboter, Steuerung, Teleoperation, Sensoren, Schnittstellen, Firmware und ROS-Graph
- Aufgaben, Objekte, Szenen, Fehler, Sicherheitsbereiche und Varianten
- Datennutzung, Zielmodell, Format, Lieferort, Aufbewahrung und Abnahme
- Standortrechte, Einwilligungen, Drittlizenzen, Datenrechte und Transferanforderungen
Vorgehen
- Anforderungs- und Datenrechtsprüfung
- P0-Test von Schnittstellen, Synchronisation und Laden
- Festlegung von Feldern, Format, Abdeckung, Schwellen, Chargen und Änderungen
- Erfassung, Aufbereitung, Versionierung, Lieferung und Downstream-Prüfung
Vereinbare Lieferobjekte
- Aufgabenspezifikation, Datenwörterbuch und Abdeckungsmatrix
- Erfassungssoftware, Konfiguration, Synchronisation und Kalibrierung
- Versionierte Datensätze, Metadaten und Prüfsummen
- Regeln und Berichte für Pflege, Annotation und Stichproben
- Konverter, Loader, Replay-Anleitung und Abnahmeprotokoll
Abnahme der Datenqualität
Schwellen werden an Gerät, Aufgabe, Charge, Tool-Version und Testmethode gebunden.
- Zeitversatz, Verlust, Kontinuität und Kalibrierung
- Gültige Episoden, Erfolg/Fehler, Ursachen und Aufgabenabdeckung
- Label-Konsistenz, Datenschutz und Datenherkunft
- Felder, Einheiten, Koordinaten, Versionen und Prüfsummen
- Import-, Replay- oder Vortrainingstest in der vereinbarten Umgebung
Datensicherheit bei internationalen Projekten
Bei Gesichtern, Stimmen, Fabrik- oder Wohnräumen, Standorten, Gerätekennungen oder Bedienerdaten sind Rechtsgrundlage, Einwilligung, Zweck, minimale Felder, Aufbewahrung, Zugriff und Pseudonymisierung vorab festzulegen. Lokale Verarbeitung und grenzüberschreitende Wege werden nach anwendbaren Regeln vereinbart.
Leistungs- und Verantwortungsgrenzen
Die Seite behauptet keine große Datenfabrik und keine feste Menge, Dauer, Qualität oder Standortkapazität. Skalierung erfordert eine Bewertung von Geräten, Orten, Personal, Sicherheit und Zweck.
Abnahme kann Synchronisation, Abdeckung, Laden und Replay prüfen, garantiert aber keine Modellgenauigkeit, Generalisierung, Konvergenz, Geschäftsergebnisse oder Zulassung.
Formate und öffentliche technische Quellen
Die Quellen dienen der Konstruktion und sind keine Zertifizierung, Konformitätsaussage oder Empfehlung.
- Hugging Face LeRobotDataset v3 documentation
- NVIDIA Isaac GR00T end-to-end workflow
- China national standard plan for embodied-intelligence data collection and model training (drafting)
Häufige Fragen
Ist eine Nachrüstung vorhandener Roboter möglich?
Steuerung, Sensoren, Uhren, Netzwerk, Rechenplattform, ROS und Sicherheit werden zuerst geprüft; Änderungen ergeben sich aus Schnittstellen und Tests.
Sind LeRobot, ROS bag und eigene Formate möglich?
Nach schriftlicher Vereinbarung sind ROS bag/MCAP, Parquet/MP4, LeRobot-kompatible oder kundeneigene Formate möglich; P0 bestätigt Felder und Loader.
Wie wird Qualität abgenommen?
Geprüft werden Zeitversatz, Verlust, gültige Segmente, Abdeckung, Kalibrierung, Labels, Datenschutz, Prüfsummen, Laden und Replay; Schwellen sind projektspezifisch.
Wird eine Modellverbesserung garantiert?
Nein. Modell, Training, Verteilung, Evaluationssatz und Einsatzumgebung beeinflussen das Ergebnis; eine Evaluationsschleife ist ein eigener Umfang.
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Geprüft durch Winge Robotics and AI Engineering Services | Aktualisiert 30.08.2026