Datensatz mit Demonstrationen am UMI-Greifer
Sehen Sie sich eine zweihändige Tischdemonstration an, die mit einem Paar UMI-Greifern und drei Kameras aufgezeichnet wurde, die zeitlich ausgerichtet sind.
Datensammlungen von Wake
Egozentrische Videodatensätze.
Entdecken Sie UMI-Greifer, Haushalt, Küche, Auto-Reparatur und Auto-Service-Videosammlungen für Roboter-Lernen.
Videodatensatz zu Haushaltsaufgaben
Überprüfen Sie die Haushaltsaktivitäten der ersten Person: Objekte, die sich zwischen den Räumen bewegen, wiederholte Routinen und die Abfolge der Schritte im Arbeitsalltag.
Videodatensatz zu Küchenarbeit und Handwerk
Inspizieren Sie First-Person-Küche und Handelsaktivitäten, mit Aufmerksamkeit auf Werkzeughandhabung, Vorbereitungsauftrag und Änderungen in der Arbeitsfläche.
Videodatensatz zur Autoreparatur
Überprüfen Sie First-Person-Reparaturarbeiten rund um Werkzeuge, Komponenten und begrenzte Arbeitsbereiche. Überprüfen Sie die relevanten Kontaktstellen, bevor Sie eine Kfz-Sammlung definieren.
Videodatensatz aus einer Kfz-Servicewerkstatt
Erkunden Sie die Workshop-Aktivitäten über Vorbereitungs-, Service-Aktionen und Überprüfungen hinweg. Verwenden Sie den Collection Viewer, um die Kontinuität zu bewerten und Aufgabengrenzen auszuwählen.
Was soll Ihr Roboter als Nächstes lernen?
Beschreiben Sie die Aufgabe, die Umgebung und die benötigten Signale. Gemeinsam klären wir die Anforderungen an Erfassung und Annotation.