5,000+
Bewegingsclips
24 h
Opgeschoonde beweging
4
Professionele acteurs, dansers, gymnasten en meer.
120 FPS
Vicon optische registratie
8
QA-controles / clip
Het transformeren van ruwe prestatiedata naar betrouwbare fysieke AI-inzetmodellen zou geen handmatige opschoning moeten vereisen. Aangedreven door video naar mocap en AI-registratie-engines, verbindt onze pijplijn menselijke beweging direct met hardwareskeletten.
DATASET OVERZICHT
Alles wat u moet evalueren, in één oogopslag.
Bij het trainen van modellen over rt-x, lerobot en pi0 architecturen in simulatoren zoals Isaac Sim is telemetriediepte cruciaal. Ons platform biedt volledige gegevensinzage.
DATASET VOLUME
5,000+
bewegingsclips
24 h
aan opgeschoonde beweging
4
artiesten
CLIPS PER CATEGORIE · OVERZICHT
Alledaagse & houdingsovergangen 44%
Voortbeweging & behendige navigatie 24%
Yoga, vloer & inversies 16%
Expressief & dans 11%
Vechtsport & sport 5%
OPNAME
120 FPS
Optische markergebaseerde opname van artiesten met toestemming.
✓
Volledig lichaam + beide handen (vingers)
✓
Vloercontact & overgangen
✓
Continue opnames tot ~80 s
SKELET & FORMATEN
29 gewrichten · Y-omhoog · meters
LICENTIE
Commercieel
Trainingsrechten voor productiemodellen. Onderzoeks- en maatwerkvoorwaarden beschikbaar.
Ontworpen voor toonaangevende roboticateams op het snijvlak van AI en robotica. Elk traject wordt verwerkt met skeletparsing, automatische rigging en modelkalibratie.
PIJPLIJN
Van ruwe markers naar trainingsklare bestanden.
Ruwe mocap-data is notoir rommelig. Onze pijplijn transformeert ruwe invoer in een schone trainingsdataset met geautomatiseerde sleutelpunt-extractie.
01Ruwe MoCap invoer
02Opschonen & filteren
✓
Marker labeling
auto + handmatig
✓
Gaten vullen
occlusies
✓
Jitter filter
laagdoorlaat
✓
Voetcontact opschoning
geen glijden
✓
Menselijke QA
per clip
03Retargeting
→
Auto botkoppeling
bron → doel
→
Bind-pose normaliseren
T/A-pose
→
Botsingsvermijding
schouder · elleboog
→
Gewrichtslimiet klemming
per belichaming
04 UITVOERFORMATEN
BVH
bewegingshiërarchie
FBX
DCC & engines
GLB
web / three.js
NumPy.npz
gewrichtsarrays voor training
URDF joint angles*
robot-gereed
* Robot / URDF uitvoer op aanvraag, te bevestigen met datateam
ROI CALCULATOR
Wat schone bewegingsdata waard is voor uw team.
Voer uw eigen cijfers in. Zie hoeveel uren, dollars en sim-to-real storingen u bespaart door te trainen op fysiek geverifieerde beweging.
Uw configuratie
LIVE SCHATTINGPas de invoer aan uw team aan. Resultaten worden direct bijgewerkt.
Doel robotconfiguraties
Vooraf gekalibreerd voor Unitree G1 (29 DoF). Aangepaste URDF/MJCF modellen ondersteund op aanvraag.
2 configuraties
1 configuratie
5 configuraties
Benodigde clips per kwartaal
Kwartaalvolume bewegingsdatasets nodig voor beleidstraining.
2,500 clips
500 clips
5,000 clips
Uren per week besteed aan handmatige data-opschoning
Huidige teamuren besteed aan het opschonen van markers en oplossen van voetschaatsen.
60 h / week
0 h
120 h
Maandelijks hardware reparatiebudget
Hardwarekosten door doorgebrande actuatoren en botsingsschade.
$8,000 / mo
$0
$50k
Uurtarief Robotica / RL Engineer
Volledig geladen compensatietarief (basissalaris + secundaire voorwaarden).
Uw invoer blijft in de browser — er wordt niets verzonden totdat u een rapport aanvraagt.
UW GESCHATTE IMPACT
LIVE SCHATTING
Bespaarde ingenieursuren
323 h
/ month recovered
≈ 1.9 ingenieurs weer aan beleidswerk in plaats van mocap opschonen.
Besparing op trainingskosten
$37.5k
/ month
Engineering time + avoided hardware repairs.
Reëel risico op storingen
-68%
faults
Fewer boundary-collision and torque-limit faults.
Sim-to-Real Verificatiestandaard
✓
Nul schendingen van gewrichtssnelheid & koppellimieten
✓
Grondreactiekracht & voetcontact uitgelijnd
✓
100% MuJoCo & Isaac Gym simulatie-klaar
Ongeverifieerde interne data
Krikey geverifieerde beweging
Grensbotsing storingen
Koppellimiet storingen
TOEPASSINGEN & CAPACITEITEN
De volgende generatie fysieke intelligentie aandrijven.
Van reinforcement learning benchmarks tot commerciële manipulatie, ontdek hoe geverifieerde bewegingsdata robotica-AI versnelt.
Embodied AI
Geavanceerde modellen combineren AI en robotica om dynamische hardwaresystemen te besturen in ongestructureerde omgevingen.
Physical AI
Moderne ontwikkelingspijplijnen integreren basismodellen in fysieke AI-frameworks om ruimtelijk inzicht te versterken.
Audio AI
Gespecialiseerde audio-architecturen verwerken complexe geluidsstromen voor verbeterde mens-robotinteractie.
AI Motion Capture
Uiterst nauwkeurige AI-bewegingsregistratie transformeert optische tracking naar schone skeletanimaties.
AI Trainingsdatasets
Samengestelde AI-trainingsdatasets bieden de basis voor robuuste robotperceptie en -besturing.
VLA Begrenzingsvak
Vision-language-action modellen gebruiken begrenzingsvak-annotaties om ruimtelijke doelen te verankeren.
Multi-Modale AI
Hierdoor kunnen slimme robotframeworks efficiënt schalen over autonome en industriële mobiele robots.