피지컬 AI 멀티모달 데이터 수집이란?
이 서비스는 작업 정의, 수집 시스템 개발, 원격조작·시연, 다중 센서 동기화와 보정, 정제·라벨링, 형식 변환 및 데이터셋 인수를 연결하는 프로젝트형 서비스입니다. 대표 작업의 P0 검증부터 시작할 수 있습니다.
대상 로봇 데이터
필드, 주기, 시계, 정확도와 인수 임계값은 로봇, 작업, 학습 스택에 따라 SOW에서 확정합니다.
| 분류 | 대표 필드 | 인수 관점 |
|---|---|---|
| 시각·공간 | 시각·공간: RGB, 다중 카메라, 스테레오, 깊이, 포인트 클라우드, 카메라 내·외부 파라미터. | 시간·프레임·화질·보정·좌표 |
| 로봇 상태 | 로봇 상태: 관절 위치·속도·토크, 말단 자세, 그리퍼, 오도메트리, IMU. | 단위·좌표계·연속성·손실·장치 버전 |
| 상호작용·의미 | 상호작용·의미: 원격 명령, 행동 시퀀스, 힘·촉각, 접촉, 작업 단계, 언어 지시, 객체·장면 라벨. | 관측·행동 정렬·이벤트·실패·라벨·추적성 |
서비스 모듈
필요한 단계만 선택할 수 있습니다.
- 시나리오·작업 설계: 행동, 단계, 객체 변화, 실패, 롱테일 조건과 커버리지를 정의합니다.
- 수집 시스템: 센서, 제어, 기록, 모니터링과 내보내기를 통합합니다.
- 원격조작·시연: 기존 장비를 연결하고 합의 범위에서 UI, 이벤트 마커와 안전 정지를 개발합니다.
- 동기화·보정: 시계, 좌표계, 트리거와 보정 버전을 맞추고 측정 기록을 남깁니다.
- 데이터 정제: 완전성, 중복, 이상, 비식별화, 라벨 및 표본 검사를 관리합니다.
- 형식 적응: ROS bag/MCAP, Parquet/MP4, LeRobot 호환 또는 고객 형식을 지원합니다.
적합한 프로젝트
- 파지, 분류, 조립, 상하차 및 도구 사용
- 창고, 이동 조작, 점검 및 내비게이션
- 휴머노이드, 휠, 사족, 로봇암, 그리퍼
- 기존 플랫폼 개조와 국제 프로젝트의 현지·단계별 납품
착수 입력
- 로봇·제어기·원격조작 장비·센서·인터페이스·펌웨어·ROS 구성
- 작업·물체·장면·실패 조건·안전 구역·변화 요소
- 데이터 목적·대상 모델·형식·납품 위치·보존 기간·인수 담당자
- 현장 권한·작업자 동의·제3자 라이선스·데이터 권리·국외 이전 조건
수행 절차
- 요구사항과 데이터 적법성 검토
- 대표 작업 P0 연결·동기화·로딩 검증
- 필드·형식·범위·임계값·배치·변경 규칙 확정
- 수집·정제·버전 관리·납품·다운스트림 검증
협의 가능한 산출물
- 작업 명세·데이터 사전·커버리지 표
- 수집 소프트웨어·설정·동기화·보정 자료
- 버전 데이터셋·메타데이터·체크섬
- 정제·라벨링·표본 검사 보고서
- 변환기·로더·재생 절차·인수 기록
데이터 품질 인수
임계값은 장치, 작업, 배치, 도구 버전과 시험 방법에 연결합니다.
- 센서 간 시간 오차·손실·연속성·보정 기록
- 유효 에피소드·성공/실패·이상 원인·작업 커버리지
- 라벨 일관성·비식별화·데이터 계보
- 필드·단위·좌표계·버전·체크섬
- 합의 환경의 로딩·재생·학습 전 검사
국제 프로젝트의 데이터 보안과 납품
얼굴, 음성, 공장·가정 공간, 위치, 장치 식별자 또는 작업자 정보가 포함되면 수집 전에 근거, 동의, 목적, 최소 필드, 보존, 접근 및 비식별화를 정의합니다. 국제 프로젝트의 현지 처리와 국외 이전 경로는 당사자가 적용 규칙에 따라 확인합니다.
역량과 책임 경계
본 페이지는 대규모 데이터 공장, 고정 데이터량·기간·품질 또는 현장 용량을 주장하지 않습니다. 확장은 장비, 장소, 인력, 안전 및 용도 평가 후 결정합니다.
데이터 인수는 동기화, 범위, 로딩과 재생으로 검증할 수 있지만 모델 정확도, 일반화, 수렴, 사업 결과 또는 인허가를 보장하지 않습니다.
형식과 공개 기술 자료
다음 자료는 설계 참고이며 인증, 적합성 또는 제3자 보증이 아닙니다.
- 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)
자주 묻는 질문
기존 로봇에 추가할 수 있나요?
제어기, 센서, 시계, 네트워크, 컴퓨팅, ROS와 안전 기능을 검토한 뒤 필요한 개조를 실기 시험으로 결정합니다.
LeRobot, ROS bag 또는 자체 형식을 지원하나요?
서면 합의에 따라 ROS bag/MCAP, Parquet/MP4, LeRobot 호환 또는 고객 형식으로 변환하며 P0에서 필드와 로딩을 확인합니다.
품질은 어떻게 인수하나요?
동기화, 손실, 유효 구간, 작업 범위, 보정, 라벨, 비식별화, 체크섬, 로딩과 재생을 검사하고 임계값은 프로젝트별로 확정합니다.
모델 성능 향상을 보장하나요?
보장하지 않습니다. 모델, 학습 방식, 분포, 평가 데이터와 배포 환경도 영향을 주므로 평가 루프는 별도 범위입니다.
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Winge 로봇·AI 엔지니어링 서비스 검토 | 업데이트: 2026-08-30