5,000+
Bewegungsclips
24 h
Bereinigte Bewegung
4
Professionelle Schauspieler, Tänzer, Turner und mehr.
120 FPS
Optische Vicon-Erfassung
8
QS-Prüfungen / Clip
Die Transformation von Rohdaten in zuverlässige physische KI-Modelle sollte keine manuelle Bereinigung erfordern. Unsere Pipeline verbindet menschliche Bewegung direkt mit Hardware-Skeletten.
DATENSATZ-ÜBERSICHT
Alles zur Evaluierung auf einen Blick.
Beim Trainieren von Modellen in Simulatoren wie Isaac Sim ist Telemetrietiefe entscheidend. Unsere Plattform bietet umfassende Daten-Transparenz.
DATENSATZ-VOLUMEN
5,000+
Bewegungsclips
24 h
bereinigte Bewegung
4
Darsteller
CLIPS NACH KATEGORIE · ÜBERSICHT
Alltags- & Haltungsübergänge 44%
Fortbewegung & agile Navigation 24%
Yoga, Boden & Inversionen 16%
Ausdruck & Tanz 11%
Kampfsport & Sport 5%
ERFASSUNG
120 FPS
Optische markerbasierte Erfassung von Darstellern mit Einwilligung.
✓
Ganzkörper + beide Hände (Finger)
✓
Bodenkontakt & Übergänge
✓
Kontinuierliche Aufnahmen bis zu ~80 s
SKELETT & FORMATE
29 Gelenke · Y-Achse oben · Meter
LIZENZ
Kommerziell
Trainingsrechte für Produktionsmodelle. Forschungskonditionen auf Anfrage.
Entwickelt für führende Robotik-Teams an der Schnittstelle von KI und Robotik. Jede Trajektorie wird mit sauberem Skelett-Parsing und Modellkalibrierung verarbeitet.
PIPELINE
Von Rohmarkern zu trainingsbereiten Dateien.
Rohdaten sind notorisch fehlerbehaftet. Unsere Pipeline transformiert Rohdaten in saubere Trainingsdatensätze mit automatisierter Schlüsselpunktextraktion.
01Roh-MoCap-Aufnahme
02Bereinigen & Filtern
✓
Marker-Kennzeichnung
auto + manuell
✓
Lückenfüllung
Okklusionen
✓
Jitter-Filter
Tiefpass
✓
Fußkontakt-Bereinigung
kein Rutschen
✓
Menschliche QS
pro Clip
03Retargeting
→
Auto-Knochen-Mapping
Quelle → Ziel
→
Bind-Pose-Normalisierung
T/A-Pose
→
Kollisionsvermeidung
Schulter · Ellbogen
→
Gelenkgrenzen-Clamp
je Roboter
04 AUSGABEFORMATE
BVH
Bewegungshierarchie
FBX
DCC & Engines
GLB
Web / Three.js
NumPy.npz
Gelenk-Arrays für Training
URDF joint angles*
Roboter-bereit
* Roboter- / URDF-Ausgaben auf Anfrage, Bestätigung durch Datenteam
ROI-RECHNER
Was saubere Bewegungsdaten für Ihr Team wert sind.
Geben Sie Ihre Zahlen ein. Sehen Sie, wie viele Ingenieursstunden, Dollar und Sim-to-Real-Fehler Sie sparen.
Ihre Konfiguration
LIVE-SCHÄTZUNGPassen Sie die Werte an. Die Ergebnisse aktualisieren sich sofort.
Ziel-Roboter-Konfigurationen
Vorkalibriert für Unitree G1 (29 DoF). Individuelle URDF/MJCF-Modelle auf Anfrage.
2 Konfigurationen
1 Konfiguration
5 Konfigurationen
Benötigte Clips pro Quartal
Vierteljährliches Bewegungsvolumen für das Modelltraining.
2,500 clips
500 clips
5,000 clips
Wöchentliche Stunden für manuelle Datenbereinigung
Aktuelle Teamstunden für Markerbereinigung und Behebung von Fußrutschen.
60 h / week
0 h
120 h
Monatliches Hardware-Reparaturbudget
Hardwarekosten durch Aktorbeschädigung und Kollisionen.
$8,000 / mo
$0
$50k
Stundensatz Robotik / RL-Ingenieur
Vollständig belasteter Vergütungssatz (Grundgehalt + Zusatzleistungen).
Ihre Eingaben verbleiben im Browser – nichts wird übertragen, bis Sie einen Bericht anfordern.
IHRE GESCHÄTZTE EINSPARUNG
LIVE-SCHÄTZUNG
Eingesparte Ingenieursstunden
323 h
/ month recovered
≈ 1.9 Ingenieure zurück an der Politikentwicklung statt Mocap-Bereinigung.
Reduzierung der Trainingskosten
$37.5k
/ month
Engineering time + avoided hardware repairs.
Reales Fehlerrisiko
-68%
faults
Fewer boundary-collision and torque-limit faults.
Sim-to-Real-Verifizierungsstandard
✓
Null Überschreitungen von Gelenkgeschwindigkeit und Drehmomentgrenzen
✓
Bodenreaktionskraft und Fußkontakt synchronisiert
✓
100% simulationsbereit für MuJoCo und Isaac Gym
Unverifizierte interne Daten
Krikey verifizierte Bewegung
Grenzkollisions-Fehler
Drehmomentgrenz-Fehler
ANWENDUNGEN & FÄHIGKEITEN
Die nächste Generation physischer Intelligenz antreiben.
Von Reinforcement-Learning-Benchmarks bis zur humanoiden Manipulation: Erfahren Sie, wie verifizierte Daten die KI beschleunigen.
Embodied AI
Fortschrittliche Modelle vereinen KI und Robotik zur Steuerung dynamischer Hardwaresysteme in realen Umgebungen.
Physical AI
Moderne Pipelines integrieren Foundation Models in physische KI-Frameworks zur Verbesserung des räumlichen Denkens.
Audio-KI
Spezialisierte Audioarchitekturen verarbeiten akustische Signale zur Verbesserung der Mensch-Roboter-Interaktion.
KI-Motion-Capture
Präzises KI-Motion-Capture transformiert Tracking-Daten in saubere Skelettanimationen.
KI-Trainingsdatensätze
Kuratierte Datensätze bilden das Fundament für robuste robotische Wahrnehmung und Steuerung.
VLA-Begrenzungsrahmen
Vision-Language-Action-Modelle nutzen Bounding-Box-Annotationen zur räumlichen Zielverankerung.
Multimodale KI
Ermöglicht intelligenten Robotersystemen die Skalierung über autonome und industrielle Mobilroboter hinweg.