A RealMan disse que espera quebrar silos de dados e acelerar a pesquisa de inteligência incorporada com o RealSource. | Fonte: RealMan Robótica
RealMan Intelligent Technology Co. anunciou o lançamento de código aberto do RealSource, seu conjunto de dados de robôs multimodais de alta qualidade. A empresa disse que projetou este conjunto de dados para atender à escassez de dados do mundo real totalmente alinhados no setor.
O conjunto de dados é construído inteiramente em 10 ambientes simulados do mundo real no Centro de Treinamento de Dados de Robôs Humanóides de Pequim da empresa. Inaugurado em agosto, este centro de treinamento reúne P&D de tecnologia básica, testes de aplicativos baseados em cenários, treinamento de operadores e colaboração de ecossistema.
Ao criar o conjunto de dados, a RealMan disse que se concentrou na qualidade dos dados e na cobertura multimodal completa. Fundada em 2018, a empresa sediada em Pequim cria braços robóticos e robôs móveis que atendem ao varejo, serviços de alimentação, serviços comerciais, inspeções, saúde, educação, aeroespacial e produção industrial.
RealSource cobre 10 cenários do mundo real
A RealMan Robotics construiu o conjunto de dados em seu Centro de Treinamento de Dados de Robôs Humanóides de Pequim, de 3.000 m² (32.291,7 pés quadrados), que inclui:
- Zona de treinamento: Isso fornece treinamento de robôs eficiente e de alto volume para tarefas básicas de manipulação.
- Zona do Cenário: Dez ambientes do mundo real nesta “Universidade Robótica” incluem casa inteligente e assistência a idosos, vida diária, agricultura, novo varejo, automotivo montagem e catering.
Os robôs realizam tarefas como abrir portas de geladeiras, dobrar roupas e classificar materiais nas linhas de fábrica, capturando dados em ambientes realistas, barulhentos e diversos. A coleta de dados é realizada fora da “estufa do laboratório”, abordando diretamente a complexidade da vida diária, disse RealMan.
Isso garante alto realismo, forte praticidade e generalização superior entre cenários, afirmou a empresa. As principais métricas incluem 100% de integridade da modalidade, 78% de resistência ao ruído e 82,1% de suavidade.
A equipe utilizou três robôs para coleta de dados. O primeiro é o RS-01, um robô móvel dobrável com rodas com 20 graus de liberdade (DoF) e visão multimodal.
O segundo é o RS-02, um robô de elevação de braço duplo com RGB e visão de profundidade, braços duplos 7-DoF, carga útil de 9 kg (19,8 lb.) por braço, detecção de força de seis eixos e percepção olho de peixe acima da cabeça. O terceiro é o RS-03, um robô de braço duplo e olhos duplos com sistema binocular para visão estéreo de alta resolução e manipulação precisa.
Todos os três robôs integram câmeras de pulso e cabeça de grande campo de visão (FOV) (H 90° / V 65°) e sincronização espaço-temporal completa, de acordo com RealMan.
RealMan apregoa vantagens de dados multimodais
O conjunto de dados RealSource cobre toda a cadeia de percepção-decisão-execução, integrando imagens RGB, ângulos e velocidades articulares, força de seis eixos, pose do efetor final, comandos de ação, registros de data e hora e parâmetros de câmera. Ele também possui sincronização espaço-temporal em nível de hardware, onde todos os sensores são alinhados a um sistema de coordenadas físicas unificado, explicou RealMan Robotics.
A empresa destacou cinco benefícios do uso de dados multimodais:
- Perda de quadros ultrabaixa: Menos de 0,5% de perda de quadro garante gravação contínua e confiável, mesmo em alta velocidade.
- Controle de movimento de alta precisão: Dados conjuntos em nível de milissegundos para operações suaves e precisas.
- Calibrado de fábrica para uso imediato: Nenhuma calibração extra é necessária.
- Coleção orientada para generalização: As tarefas podem ser repetidas sob diversas condições de objetos, ambientes e iluminação.
- Teleoperação de exoesqueleto: O conjunto de dados fornece mapeamento de movimento humano para robô 1:1 para demonstração de alta fidelidade.
No futuro, a empresa planeia continuar a expandir o conjunto de dados, acrescentando cenários e modalidades, e construindo um ecossistema totalmente aberto e interligado que una a investigação e a implantação industrial.
