人类生成的数据在机器人学习中发挥着越来越重要的作用

ABB Robotics与PSYONIC近期的合作展示了人类生成的数据如何助力机器人学习。作为该工作流程的一部分，双方使用MANUS 手套捕捉自然的手部动作，从而为机器人训练提供人类演示数据。此外，Haply作为该工作流程的另一部分，支持腕部追踪和力反馈。

对于开发模仿学习和远程操作系统的机器人团队来说，收集人类演示数据正变得越来越普遍。捕捉到的人体动作的逼真程度会影响最终训练数据的有效性。

MANUS数据手套支持这一过程，使研究人员和工程师能够捕捉自然的手部动作，并将其集成到远程操作、运动重定向和机器人学习工作流程中。

将人手动作转化为训练数据

人类示范已成为模仿学习及相关方法的重要数据来源。无论示范数据是直接在机器人上采集，还是通过远程操控采集，所捕捉到的手部动作都构成了最终数据集的基础。

捕捉自然的手指运动能够保留人们在实际任务中抓握和操作物体的方式。这些演示可以重复使用，用于在不同项目中训练、验证和改进操作策略。

随着越来越多的组织投资于人形机器人和物理人工智能，收集可重复的人类演示数据正成为一种越来越普遍的做法。

MANUS如何支持人工演示工作流程

MANUS 手套使机器人团队能够捕捉自然的手部动作，用于远程操作、运动重定向和机器人学习。除了实时控制机械手之外，录制的演示视频还可以集成到现有的数据采集工作流程中，用于未来的训练和评估。

研究人员可以捕捉专家演示，将人类手部动作重新定向到不同的机器人平台，并构建可重用的数据集，以支持灵巧操作研究、人形机器人开发和具身人工智能应用。由于MANUS可以与各种机器人手和软件环境集成，团队可以将手部动作捕捉融入到现有的工作流程中，而无需改变其已建立的开发流程。

构建灵巧机器人学习的基础

ABB机器人公司与PSYONIC的合作凸显了人类生成数据在推动机器人学习方面日益重要的作用。随着机器人团队不断开发功能更强大的操作系统，收集持续、高质量的人类演示数据仍将是训练机器人执行实际任务的重要组成部分。

MANUS通过提供手部动作捕捉技术来支持这项工作，该技术使研究人员和开发人员能够将自然的人类动作转换为可重复使用的训练数据，用于远程操作、运动重定向和机器人学习。

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我们热衷于动作捕捉技术的研发与推广。我们热衷于推动技术发展，使其处于技术前沿甚至更前沿。在这个频道上，我们想分享我们基于动作捕捉技术的最新体验。搜维尔科技与Manus数据手套总部签署代理合作协议，成为其在中国大陆地区一级官方代理商。搜维尔科技现支持相关产品购买、咨询与售后支持等服务，欢迎垂询。