産業用ロボットの認知・操作
対象物の認識、位置・姿勢の推定、把持や搬送など、作業ごとに必要なデータを整理します。
Physical AI向け 学習・評価データ作成
ロボットが学び、動くためのデータを
産業用ロボットやヒューマノイドを対象に、認知・動作の学習と検証に必要なデータを作成します。実機で取得する映像・センサー・動作データから、シミュレーションによる合成データ、アノテーション、評価用データセットまで、機体とタスクに合わせて設計・整備します。
APPLICATIONS
こんな課題に
ヒューマノイドの動作学習
歩行、バランス、物体操作などのタスクに合わせ、観測・動作・結果を対応づけたデータを整備します。
環境変化と例外の評価
照明、物体配置、遮蔽、失敗例などの条件を整理し、実運用で確認したいケースをデータにします。
WHAT WE DELIVER
提供内容
データ要件と収集計画
対象機体、センサー、タスク、評価指標を確認し、収集条件・記録形式・必要なラベルを定義します。
実機・動作データの整備
映像、深度、センサー値、関節状態、操作ログなどを、利用可能な機体・収集環境に合わせて取得・整理します。
シミュレーション・合成データ
仮想環境で物体や照明、センサー条件を変え、学習や評価に使うデータを作成します。実機データとの差も確認します。
アノテーションと品質確認
物体、領域、姿勢、動作区間など、目的に応じたラベルを付与し、欠損・重複・整合性を確認します。
学習・評価データセット構築
学習用と評価用のデータを分け、条件・版・作成手順を記録します。必要に応じてモデルのチューニングと評価にもつなげます。
DELIVERABLES
成果物のイメージ
タスク別データセット
合意した形式で整理した映像・センサー・動作データと、対応するラベルを提供します。
評価シナリオと品質レポート
収集・生成条件、データの構成、品質確認の結果、評価対象のシナリオをまとめます。
継続作成のための環境・手順
必要に応じて、データ生成・変換・検証のスクリプトや仮想環境を整備し、追加データの作成を支援します。
HOW WE WORK
支援の考え方
機体と目的に合わせる
データの量だけでなく、学習・評価に必要な条件と用途を確認して作成範囲を定めます。
実機と仮想環境をつなぐ
実機由来のデータと合成データの条件を区別し、評価結果を次の収集・生成・改善へ反映します。
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