ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടിക്സ് ഡാറ്റ ശേഖരണം സ്കെയിലിൽ: പ്രതിമാസം 5,000 മണിക്കൂർ സിം-ടു-റിയൽ മോഷൻ ഡാറ്റ.
ആറ് പരിസ്ഥിതി തരങ്ങളിലായി 1,500–2,500 പങ്കാളികൾ, 300–400 ടാസ്ക്കുകൾ, 50+ വ്യത്യസ്ത ക്യാപ്ചർ ക്രമീകരണങ്ങൾ എന്നിവയിലൂടെ പ്രതിമാസം 5,000 സാധുവായ മണിക്കൂർ അഹങ്കാര കേന്ദ്രീകൃത VR മോഷൻ-ക്യാപ്ചർ ഡാറ്റ Shaip എങ്ങനെ നൽകുന്നു.
പ്രോജക്റ്റ് അവലോകനം
ഫിസിക്കൽ എഐയും ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടിക്സും യഥാർത്ഥ ലോക വിന്യാസത്തിലേക്ക് നീങ്ങുമ്പോൾ, സ്ഥിരമായ കാലിബ്രേഷൻ, എക്സിക്യൂഷൻ, ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് (QA) എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വൈവിധ്യമാർന്ന പരിതസ്ഥിതികളിലുടനീളം പ്രതിമാസം 5,000 സാധുവായ മണിക്കൂർ ടാസ്ക് അധിഷ്ഠിത VR മോഷൻ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നതിന് ക്ലയന്റിന് ഒരു സ്കെയിലബിൾ ഫ്രെയിംവർക്ക് ആവശ്യമായി വന്നു.
300–400 ഉപഭോക്തൃ-നിർവചിച്ച ടാസ്ക്കുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിനും സ്കെയിലിൽ മോഡൽ-റെഡി എംബോഡിഡ് എഐ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകുന്നതിനുമായി സീൻ സജ്ജീകരണം, ക്യുആർ മാപ്പിംഗ്, അഞ്ച് സെൻസർ ട്രാക്കിംഗ്, പങ്കാളി റിഹേഴ്സൽ, മോഡറേറ്റഡ് ക്യാപ്ചർ, അവലോകന വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന എൻഡ്-ടു-എൻഡ് ഡാറ്റാ ഓപ്പറേഷൻസ് പൈപ്പ്ലൈൻ ഷൈപ്പ് നിർമ്മിച്ചു.
പ്രധാന സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ
പങ്കെടുക്കുന്നവർ
ഒരു സൈക്കിളിന് 1,500–2,500
ഡാറ്റ വോളിയം
പ്രതിമാസം 5,000 സാധുവായ മണിക്കൂർ
പരിസ്ഥിതി പരിരക്ഷ
ഓഫീസ്, വീട്, ഫാക്ടറി, കഫേ, വെയർഹൗസ്, ഫാർമ എന്നിവയിലും മറ്റും 50+ ക്യാപ്ചർ ക്രമീകരണങ്ങൾ
ടൈംലൈൻ
തുടർച്ചയായ പ്രതിമാസ ചക്രം
വെല്ലുവിളികൾ
- നിയന്ത്രിത പൈലറ്റ്-ശൈലിയിലുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ നിന്നുള്ള ചലന ഡാറ്റ ശേഖരണം ആവർത്തിച്ചുള്ള ഒരു 5,000 സാധുതയുള്ള മണിക്കൂർ പ്രതിമാസ പരിപാടി.
- പരിപാലിക്കുന്നു സ്ഥിരമായ ട്രാക്കിംഗ് കൃത്യത വൈവിധ്യമാർന്ന യഥാർത്ഥ ലോക രംഗങ്ങളിലും പങ്കാളി സജ്ജീകരണങ്ങളിലും.
- ഓരോ സെഷനും അപേക്ഷയ്ക്കുള്ള കർശനമായ ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു ബിൽഡ്, പതിപ്പ് നിയന്ത്രണം, പങ്കിട്ട നെറ്റ്വർക്ക് സജ്ജീകരണം, സ്ക്രീൻകാസ്റ്റിംഗ്, സെൻസർ ജോടിയാക്കൽ.
- മാനേജിങ് 300-400 ഉപഭോക്തൃ നിർവചിക്കപ്പെട്ട ജോലികൾ ചലനം, വസ്തുക്കളുടെ കൃത്രിമത്വം, ഗാർഹിക ഇടപെടൽ, ഓഫീസ് ഇടപെടൽ, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഫിസിക്കൽ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള വിഭാഗങ്ങളിലുടനീളം - ഓരോന്നിനും ശരിയായ രംഗ സജ്ജീകരണം, വസ്തുക്കളുടെ സ്ഥാനം, പങ്കാളികളുടെ സന്നദ്ധത, മോഡറേറ്റർ നയിക്കുന്ന മൂല്യനിർണ്ണയം എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.
- അസംസ്കൃത സെഷനുകളെ മോഡൽ-റെഡി ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ആവർത്തിക്കാവുന്ന QA, റീടേക്ക് ഹാൻഡ്ലിംഗ്, അപ്ലോഡ് റിവ്യൂ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ എന്നിവയിലൂടെ.
പരിഹാരം
ശേഖരണ തന്ത്രം
മൈൽസ്റ്റോൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ബാച്ചുകളായി പ്രതിമാസം 5,000 മണിക്കൂർ സാധുവായ VR മോഷൻ ഡാറ്റ നൽകുന്ന ഒരു ശേഖരണ ചട്ടക്കൂട് Shaip രൂപകൽപ്പന ചെയ്തു . 10 സാധുവായ മണിക്കൂറിൽ 3–5 പങ്കാളികൾ എന്ന പ്ലാനിംഗ് അനുപാതത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി , ഓരോ പ്രതിമാസ സൈക്കിളിലും ഏകദേശം 1,500–2,500 പങ്കാളികൾ ആവശ്യമാണ്.
പരിസ്ഥിതി & ദൃശ്യ മാനേജ്മെന്റ്
പരിസ്ഥിതികൾ രണ്ട് തലങ്ങളിലാണ് ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത്. ആറ് വിശാലമായ പരിസ്ഥിതി തരങ്ങൾ - ഓഫീസ്, വീട്, ഫാക്ടറി, കഫേ, വെയർഹൗസ്, ഫാർമ - 50-ലധികം വ്യത്യസ്ത ക്യാപ്ചർ ക്രമീകരണങ്ങളായി വിഭജിച്ചിരിക്കുന്നു, ഓരോന്നിനും ഒരു പ്രത്യേക ഭൗതിക സ്ഥാനം, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു അതിഥി മുറി, ഒരു എസ്പ്രെസോ സ്റ്റേഷൻ, ഒരു അസംബ്ലി ബെഞ്ച് അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പാക്കേജിംഗ് ലൈൻ. ഓരോ ക്രമീകരണവും ഒരു ഘടനാപരമായ രംഗമായി കണക്കാക്കുന്നു. വൈഡ്-ആംഗിൾ റൂം ഫോട്ടോഗ്രാഫി ഉപയോഗിച്ച് Shaip ഇത് രേഖപ്പെടുത്തുന്നു, അഡ്മിൻ സിസ്റ്റത്തിൽ ദൃശ്യങ്ങൾ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുന്നു, ഉപഭോക്തൃ അവലോകനം ഏകോപിപ്പിക്കുന്നു, ഭൗതിക സ്ഥാനത്തിനായി സീൻ PDF-കൾ കയറ്റുമതി ചെയ്യുന്നു. QR-ലിങ്ക്ഡ് സീൻ മാപ്പിംഗ് ഓരോ ക്രമീകരണവും ശരിയായ റെക്കോർഡിംഗ് സന്ദർഭവുമായി വിശ്വസനീയമായി ബന്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
ഉപകരണത്തിനും പ്രയോഗത്തിനുമുള്ള സന്നദ്ധത
VR ഹെഡ്സെറ്റും മോണിറ്ററിംഗ് ഉപകരണവും ഒരേ നെറ്റ്വർക്കിലേക്ക് കണക്റ്റുചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിലൂടെയും, ആപ്ലിക്കേഷൻ ബിൽഡ് ഇൻസ്റ്റാളേഷനും അപ്ഡേറ്റ് ഫ്ലോയും നിയന്ത്രിക്കുന്നതിലൂടെയും, സെഷനിലുടനീളം മോഡറേറ്റർ ദൃശ്യപരതയ്ക്കായി ബ്രൗസർ അധിഷ്ഠിത സ്ക്രീൻകാസ്റ്റിംഗ് പ്രവർത്തനക്ഷമമാക്കുന്നതിലൂടെയും Shaip സാങ്കേതിക സന്നദ്ധത മാനദണ്ഡമാക്കുന്നു.
മോഷൻ ട്രാക്കിംഗും കാലിബ്രേഷനും
ഓരോ സെഷനും മുമ്പ്, അഞ്ച് മോഷൻ ട്രാക്കറുകളും ജോടിയാക്കുകയും സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. റെക്കോർഡുചെയ്യാവുന്ന ആക്റ്റിവിറ്റി സ്പെയ്സിനുള്ളിൽ കൃത്യമായ പൂർണ്ണ-ശരീര ചലന ക്യാപ്ചർ ഉറപ്പാക്കുന്നതിന് അവതാർ അലൈൻമെന്റ് പരിശോധനകൾ, ഫ്ലോർ ക്രമീകരണം, ഇഷ്ടാനുസൃത അതിർത്തി സജ്ജീകരണം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ ഓരോ പങ്കാളിക്കും കാലിബ്രേഷൻ നിർബന്ധമാണ്.
ടാസ്ക് നിർവ്വഹണവും മോഡറേഷനും
റെക്കോർഡിംഗിന് മുമ്പ് രംഗത്തിനനുസരിച്ചുള്ള ടാസ്ക് തയ്യാറെടുപ്പിലൂടെയും റിഹേഴ്സലിലൂടെയും പങ്കെടുക്കുന്നവരെ നയിക്കുന്നു. മോഡറേറ്റർമാർ സ്ക്രീൻകാസ്റ്റ് വഴി നിരീക്ഷിക്കുകയും ടാസ്ക് കൃത്യതയും ചലന വ്യക്തതയും പരിശോധിക്കുകയും സെൻസർ പെരുമാറ്റവും പങ്കാളിയുടെ ചലനവും ഗുണനിലവാര പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റിയാൽ മാത്രമേ തത്സമയ ക്യാപ്ചറിലേക്ക് മുന്നേറുകയുള്ളൂ. നിർവചിക്കപ്പെട്ട ആംഗ്യ വർക്ക്ഫ്ലോയിലൂടെയാണ് റെക്കോർഡിംഗ് ആരംഭം/നിർത്തൽ നടപ്പിലാക്കുന്നത്.
ഗുണനിലവാര ഉറപ്പും മോഡൽ-റെഡി ഔട്ട്പുട്ടുകളും
റെക്കോർഡിംഗിന് ശേഷം, സെഷനുകൾ അവലോകനത്തിനായി അപ്ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. Shaip ചലന വ്യക്തത, ടാസ്ക് കൃത്യത, സീൻ അലൈൻമെന്റ്, സെൻസർ കൃത്യത എന്നിവ സാധൂകരിക്കുന്നു, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ ഉപയോഗശൂന്യമായ റെക്കോർഡിംഗുകൾ റദ്ദാക്കുകയോ വീണ്ടും എടുക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു. എംബോഡിഡ് AI, റോബോട്ടിക്സ് പരിശീലനത്തിനായി അനോട്ടേഷൻ-റെഡി, QA-പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ച, മോഡൽ-റെഡി ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലേക്ക് ഇത് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമായ പാത സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
പദ്ധതി വ്യാപ്തി
| ഡാറ്റാസെറ്റ് തരം | പങ്കെടുക്കുന്നവർ | റെക്കോർഡിംഗ് വോളിയം | പരിസ്ഥിതി പരിരക്ഷ | ടാസ്ക് വോളിയം | ക്യാപ്ചർ സജ്ജീകരണം | ടൈംലൈൻ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ഈഗോസെൻട്രിക് വിആർ മോഷൻ ക്യാപ്ചർ | ഒരു സൈക്കിളിന് 1,500–2,500 | പ്രതിമാസം 5,000 സാധുവായ മണിക്കൂർ | ഓഫീസ്, വീട്, കഫേ, ഫാക്ടറി, വെയർഹൗസ്, ഫാർമ, മറ്റ് യഥാർത്ഥ പരിതസ്ഥിതികൾ എന്നിവയിലുടനീളം 50+ ക്യാപ്ചർ ക്രമീകരണങ്ങൾ | 300–400 ഉപഭോക്തൃ നിർവചിക്കപ്പെട്ട ജോലികൾ | VR ഹെഡ്സെറ്റ് + 5 മോഷൻ ട്രാക്കറുകൾ | തുടർച്ചയായ പ്രതിമാസ ചക്രം |
ഫലം
- ഇതിനായി ഒരു സ്കെയിലബിൾ ഡാറ്റാ ഓപ്പറേഷൻസ് ഫ്രെയിംവർക്ക് സ്ഥാപിച്ചു. 5,000 പ്രതിമാസം ഫിസിക്കൽ AI യുടെ സാധുവായ സമയം പരിശീലന ഡാറ്റ
- സ്റ്റാൻഡേർഡ് സീൻ ഗവേണൻസ്, ക്യുആർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള മാപ്പിംഗ്, അഞ്ച് സെൻസർ കാലിബ്രേഷൻ വിതരണം ചെയ്ത പരിതസ്ഥിതികളിലുടനീളം
- ശേഖരണ സ്ഥിരത മെച്ചപ്പെടുത്തി മോഡറേറ്റഡ് റിഹേഴ്സൽ, തത്സമയ സ്ക്രീൻകാസ്റ്റ് അവലോകനം, സെഷൻ-ലെവൽ ക്വാളിറ്റി അഡ്മിനിസ്ട്രേഷൻ
- പ്രാപ്തമാക്കി ടാസ്ക്-സാധൂകരിച്ച, വ്യാഖ്യാന-സജ്ജമായ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ ഡൗൺസ്ട്രീം എംബോഡിഡ് AI, സിമുലേഷൻ, റോബോട്ടിക്സ് മോഡൽ വികസനം എന്നിവയ്ക്കായി
- ക്ലയന്റിനെ ശക്തിപ്പെടുത്തി സിം-ടു-റിയൽ ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈൻ വൈവിധ്യമാർന്ന യഥാർത്ഥ ലോക പരിതസ്ഥിതികളിൽ നിന്നുള്ള ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള അഹങ്കാര കേന്ദ്രീകൃത മോഷൻ ക്യാപ്ചറിനൊപ്പം
മൊത്തത്തിൽ, സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു VR ക്യാപ്ചർ ആവശ്യകതയെ ഘടനാപരമായ, പ്രൊഡക്ഷൻ-റെഡി ഡാറ്റ പൈപ്പ്ലൈനാക്കി മാറ്റാൻ Shaip സഹായിച്ചു - ശക്തമായ സ്ഥിരത, കണ്ടെത്തൽ, സ്കെയിൽ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഫിസിക്കൽ AI, എംബോഡിഡഡ് ഇന്റലിജൻസ്, ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടിക്സ് സംരംഭങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിവുള്ള ഒന്ന്.
ഞങ്ങളുടെ ഫിസിക്കൽ AI റോഡ്മാപ്പിനായി ഡാറ്റാ പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ നട്ടെല്ല് നിർമ്മിക്കാൻ Shaip ഞങ്ങളെ സഹായിച്ചു. മൾട്ടി-എൻവയോൺമെന്റ് മോഷൻ ക്യാപ്ചർ, പാർട്ടിസിപ്പന്റ് മാനേജ്മെന്റ്, സീൻ സജ്ജീകരണം, കാലിബ്രേഷൻ, QA എന്നിവയിലേക്ക് അവരുടെ ടീം ഘടന കൊണ്ടുവന്നു - എംബോഡിഡ് AI, ഹ്യൂമനോയിഡ് റോബോട്ടിക്സിനായി സിം-ടു-റിയൽ പഠനത്തെ പിന്തുണയ്ക്കുന്ന മോഡൽ-റെഡി ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഞങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
