搜维尔科技：MANUS数据手套实现以自我为中心的物理人工智能采集

挑战：如何将数据收集规模扩展到集中式设施之外

构建物理人工智能数据集需要大规模采集人类操作数据，但传统方法存在瓶颈。全规模数据采集设施成本高昂且部署受限，而仅依靠视觉的系统在处理复杂的手部动作时又难以应对遮挡问题。OpenGraphLabs在韩国运营着大规模数据引擎和物理人工智能培训中心，他们需要一种实用的解决方案，以便机器人团队能够随时随地部署，并立即开始采集高质量的以自我为中心的数据。

解决方案：用于日常数据采集的精确、无漂移的手部追踪

OpenGraph Labs联合创始人兼首席执行官Kim通过一套简化的方案演示了这一技术，该方案将MANUS数据手套与iPhone的以自我为中心的视觉功能相结合。MANUS数据手套利用电磁场追踪技术，以毫米级的精度捕捉25个自由度的精确手部动作，而 iPhone则负责处理视觉环境信息。定制软件管理视觉和手部数据流之间的时钟同步，并通过UDP通信实现无缝数据传输。这种便捷的配置使研究人员能够每天收集同步的多模态数据，从而将数据收集从只能在专业机构进行的活动转变为团队可以在各种环境中日常执行的任务。

不受视线限制的电磁场追踪

MANUS手套在此应用中的有效性源于其精准性和便捷部署能力的完美结合。与需要受控实验室环境的基于标记的系统或仅依赖视觉且在手部被遮挡时失效的方法不同，MANUS手套可在任何环境下提供稳定、无漂移的手指追踪。其电磁追踪技术无需视线接触即可实时捕捉手部动作的每一个细微之处。对于专注于远程操作和操控的机器人团队而言，这意味着可以构建能够精确反映灵巧人类动作复杂性的数据集。手套的低延迟和高保真度，以及通过标准协议实现的便捷集成，使得团队能够立即开始以自我为中心的数据采集，而无需等待使用专业设施。

让分布式团队能够访问高质量的操作数据

OpenGraph Labs展示了MANUS手套如何使机器人专业人员能够将数据收集扩展到集中式基础设施之外，从而使用于操作任务的高质量演示数据对于从事物理人工智能的分布式团队来说既易于获取又切实可行。

关于搜维尔科技

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