具身AI向けマルチモーダルデータ収集とは？
本サービスは、タスク定義、収集システム開発、遠隔操作・教示、マルチセンサー同期と校正、データ整備・アノテーション、形式変換、受入確認をつなぐプロジェクト型サービスです。代表タスクによるP0検証から開始できます。
対象となるロボットデータ
項目、周期、時計、精度、受入閾値はロボット、タスク、学習環境に応じてSOWで確定します。
| 分類 | 代表項目 | 受入観点 |
|---|---|---|
| 視覚・空間 | 視覚・空間データ：RGB、複数カメラ、ステレオ、深度、点群、カメラ内部・外部パラメータ。 | 時刻、フレーム、画質、校正、座標 |
| ロボット状態 | ロボット状態：関節位置・速度・トルク、エンドエフェクタ姿勢、グリッパー、オドメトリ、IMU。 | 単位、座標系、連続性、欠損、機器版 |
| 相互作用・意味 | 相互作用・意味情報：操作指令、行動列、力・触覚、接触、タスク段階、言語指示、物体・場面ラベル。 | 観測・行動整合、イベント、失敗、ラベル、追跡性 |
サービスモジュール
必要な段階だけ選択できます。
- シナリオとタスク設計：行動、段階、物体差、失敗、長尾条件、カバレッジを定義します。
- 収集システム：センサー、制御、記録、監視、エクスポートを統合します。
- 遠隔操作・教示：既存機器を接続し、必要に応じて操作画面、イベント印、停止経路を開発します。
- 同期・校正：時計、座標系、トリガー、校正版をそろえ、測定記録を残します。
- データ整備：完全性、重複、異常、匿名化、ラベル、抜取検査を管理します。
- 形式適合：ROS bag/MCAP、Parquet/MP4、LeRobot互換または顧客形式に対応します。
対象プロジェクト
- 把持、仕分け、組立、搬送、工具操作
- 倉庫、移動操作、点検、ナビゲーション
- ヒューマノイド、車輪、四足、アーム、グリッパー
- 既存ロボット改修と国際案件の現地・段階納入
開始時に必要な情報
- ロボット、制御器、遠隔操作機器、センサー、インターフェース、ファームウェア、ROS構成
- タスク、対象物、場面、失敗条件、安全区域、変動要因
- 利用目的、対象モデル、形式、納入場所、保存期間、受入責任者
- 現場権限、操作者同意、第三者ライセンス、データ権利、越境条件
実施プロセス
- 要件・データ適法性の確認
- 代表タスクによるP0接続・同期・読込検証
- 項目、形式、範囲、閾値、ロット、変更規則の確定
- 収集、整備、版管理、納入、下流検証
合意可能な成果物
- タスク仕様、データ辞書、カバレッジ表
- 収集ソフト、設定、同期・校正資料
- 版管理されたデータ、メタデータ、チェックサム
- 整備・アノテーション・抜取検査報告
- 変換器、ローダー、再生手順、受入記録
データ品質の受入
閾値は機器、タスク、ロット、ツール版、試験方法に結び付けます。
- センサー間時刻差、欠損、連続性、校正記録
- 有効エピソード、成功・失敗、異常理由、タスク範囲
- ラベル整合性、匿名化、データ来歴
- 項目、単位、座標系、版、チェックサム
- 合意環境での読込、再生、学習前テスト
国際案件のデータ安全と納入
顔、音声、工場・家庭空間、位置、機器ID、操作者情報を扱う場合、収集前に根拠、同意、目的、最小項目、保存、アクセス、匿名化を定めます。国際案件の現地処理と越境経路は当事者が適用規則に基づき確認します。
能力と責任の境界
本ページは大規模データ工場、固定量、固定期間、固定品質、現場能力を主張しません。拡張は設備、場所、人員、安全、用途の評価後に決定します。
データ受入は同期、範囲、読込、再生等で確認できますが、モデル精度、汎化、収束、事業成果、認可を保証しません。
形式と公開技術資料
以下は設計参考であり、認証、適合宣言、第三者推奨ではありません。
- 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)
よくある質問
既存ロボットに追加できますか？
制御器、センサー、時計、ネットワーク、計算機、ROS、保護機能を確認し、必要な改修を実機試験で決めます。
LeRobot、ROS bag、独自形式に対応しますか？
書面合意によりROS bag/MCAP、Parquet/MP4、LeRobot互換または独自形式へ変換できます。P0で項目と読込試験を確認します。
品質は何で受け入れますか？
同期差、欠損、有効区間、タスク範囲、校正、ラベル、匿名化、チェックサム、読込・再生を確認し、閾値は案件ごとに確定します。
モデル改善を保証しますか？
保証しません。モデル、学習方法、分布、評価データ、導入環境も影響するため、評価ループは別途定義します。
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Wingeロボット・AIエンジニアリングサービスが確認｜更新日：2026-08-30