1 つのコントロール プレーンでロボット学習ループを閉じる

失敗をキャプチャし、エピソードを再生し、ポリシーをベンチマークし、バリアントを比較し、手動による接着を減らして最適な次のバージョンをデプロイメントに戻します。

まずはパブリックサンドボックス。 さらに深いワークフロー、チーム機能、保存された履歴、コラボレーションが必要な場合に登録してください。
アクセスモデル

軽量から始めて、ワークフローが現実になるにつれてさらにロックを解除します

一般来場者はブラウザベースの遠隔操作体験をすぐに試すことができる。 登録ユーザーは、実際のロボット セッション、チーム ワークスペース、データ操作、注釈、評価などのより深いモジュールのロックを解除します。

パブリックサンドボックス

登録前にブラウザで仮想ロボット アームを試し、ワークフローを理解してください。

登録施工業者

保存された履歴、より豊富なセッション、ダッシュボード、コラボレーション ツールのロックを解除します。

パートナーアクセス

オープンなプライベート環境、ハードウェア アクセス、データ サービス、高度なサポート。

1

アップロード

実際の障害ログ、エピソード、キーフレーム、コンタクト スライスをハードウェアから取り込みます。

2

リプレイとベンチマーク

自動再生、ベンチマーク カバレッジ、障害分析を実行して、変更が役に立ったかどうかを確認します。

3

評価する

ポリシーのバリエーションを比較し、回帰を確認し、共有された証拠に基づいて継続か中止かを決定します。

4

再訓練

構造化された失敗パケットを次のトレーニング キューにプッシュし、反復を高速化します。

モデリング

コントロール インテリジェンス スタジオ

1 つのインターフェイスでテンプレート、実験ブループリント、制御導出スケルトンを使用して WM + RL + MPC スタックを構築します。

オープンスタジオ
評価

自動評価

タスクに応じてベンチマーク範囲が拡大するため、手動テストを減らしてリリースを決定できます。

学習ループ

データとしての失敗

キーフレーム、コンタクト スライス、および次のポリシー バージョンにフィードする修正軌道を使用して、失敗を資産に変えます。

作戦

統合されたワークフロー

研究、エンジニアリング、テスト、運用は、同じコントロール プレーンと同じ証拠に基づいて作業できます。

出力

学習可能なパケット

トレーニングと評価に直接使用できる、構造化されたエピソードと調整されたモダリティ。

無料で始める

サンドボックスからフルスタックへの成長

一般ユーザーも仮想ロボット制御フローをすぐに試してみることができる。 保存された履歴、より豊富なモジュール、コラボレーションが必要な場合は、登録とハイタッチ アクセスに移行します。

始めましょう

パブリック サンドボックスから始めて、より詳細な機能を登録したり、ハードウェアやコラボレーションに手を伸ばしたりできます。