データ収集

OpenArm はロボット操作プラットフォームとしてだけでなく、 データネイティブシステム 学習ベースのロボット工学向け。 決定論的な産業オートメーション向けに最適化された従来のロボット アームとは異なり、OpenArm は模倣学習、強化学習、シミュレーションからリアルへの転送、および大規模な実世界のデータ収集の要件を中心に設計されています。

データキャプチャアーキテクチャ

OpenArm は、関節の状態、制御コマンド、エンドエフェクターの状態、外部センサー (視覚、触覚、力、IMU) の同期キャプチャをサポートしています。 すべてのデータ ストリームにはタイムスタンプが付けられ、制御ループ レベルで調整されます。 データは、明確なタスクの初期化、アクションの実行、接触イベント、および終了を含むエピソードに編成され、RL のロールアウトと模倣学習の軌跡に直接マッピングされます。

データとしての失敗

OpenArm は、成功だけでなく、失敗した試行も安全に記録するように設計されています。 失敗の軌跡 (滑り、把握ミス、衝突、回復の試み) は、堅牢なポリシーの学習と一般化にとって重要な第一級のデータです。

すぐに学習できる出力

構造化された記録、模倣学習データセット、再現可能な人間によるデモンストレーション、シミュレーションと現実の調整。 エピソードごとのメタデータ、時間インデックス付きのマルチモーダル観察、一貫したアクション スペースを備えたエピソードベースの構成。