5,000+
Clipes de movimento
24 h
Movimento limpo
4
Atores profissionais, dançarinos, ginastas e mais.
120 FPS
Captura óptica Vicon
8
Checagens de QA / clipe
Transformar dados brutos em modelos confiáveis de implantação de IA física não deve exigir limpeza manual cansativa. Nosso pipeline conecta diretamente o movimento humano aos esqueletos de hardware.
VISÃO GERAL DO DATASET
Tudo o que você precisa avaliar, em um relance.
Ao treinar modelos em arquiteturas como rt-x, lerobot e pi0 em simuladores como o Isaac Sim, a profundidade da telemetria é fundamental. Nossa plataforma fornece visibilidade completa dos dados.
VOLUME DO DATASET
5,000+
clipes de movimento
24 h
de movimento limpo
4
intérpretes
CLIPES POR CATEGORIA · DETALHAMENTO
Transições cotidianas e posturais 44%
Locomoção e navegação ágil 24%
Yoga, solo e inversões 16%
Expressivo e dança 11%
Artes marciais e esportes 5%
CAPTURA
120 FPS
Captura óptica baseada em marcadores com artistas consentidos.
✓
Corpo inteiro + ambas as mãos (dedos)
✓
Contato com o solo e transições
✓
Tomadas contínuas de até ~80 s
ESQUELETO E FORMATOS
29 articulações · Y para cima · metros
LICENÇA
Comercial
Direitos de treinamento para modelos de produção. Termos de pesquisa disponíveis sob demanda.
Projetado para equipes líderes em robótica na interseção de IA e robótica. Cada trajetória é processada com parsing de esqueleto limpo, auto rigging e calibração de modelo.
PIPELINE DE DADOS
De marcadores brutos a arquivos prontos para treinamento.
Dados brutos de mocap são notoriamente ruidosos. Nosso pipeline transforma entradas em datasets de treinamento limpos com extração automatizada de pontos-chave.
01Entrada de MoCap bruto
02Limpeza e filtragem
✓
Rotulagem de marcadores
automático + manual
✓
Preenchimento de lacunas
oclusões
✓
Filtro de jitter
passa-baixas
✓
Limpeza de contato com o solo
sem deslizamento
✓
QA humano
por clipe
03Retargeting
→
Mapeamento ósseo automático
origem → destino
→
Normalização de postura bind
postura T / A
→
Evitação de colisões
ombro · cotovelo
→
Limites articulares
por robô
04 FORMATOS DE SAÍDA
BVH
hierarquia de movimento
FBX
DCC e motores
GLB
web / three.js
NumPy.npz
matrizes articulares para treino
URDF joint angles*
pronto para robô
* Saídas de Robô / URDF sob consulta com equipe de dados
CALCULADORA DE ROI
O valor de dados de movimento limpos para sua equipe.
Insira seus dados. Veja quantas horas de engenharia, dólares e falhas de sim-to-real você economiza treinando com movimento fisicamente verificado.
Sua configuração
ESTIMATIVA AO VIVOAjuste as entradas para sua equipe. Os resultados são atualizados instantaneamente.
Configurações de robô alvo
Pré-calibrado para Unitree G1 (29 DoF). Modelos URDF/MJCF personalizados sob demanda.
2 configurações
1 configuração
5 configurações
Clipes necessários por trimestre
Volume trimestral de dados de movimento necessário para o treinamento.
2,500 clips
500 clips
5,000 clips
Horas semanais dedicadas à limpeza manual de dados
Horas atuais da equipe dedicadas a limpar marcadores e corrigir deslizamento de pés.
60 h / week
0 h
120 h
Orçamento mensal para reparo de hardware
Custos de hardware decorrentes de sobrecarga de atuadores e danos por colisão.
$8,000 / mo
$0
$50k
Taxa horária do Engenheiro de Robótica / RL
Taxa de compensação total (salário base + benefícios).
Suas entradas permanecem no navegador — nada é enviado até que você solicite o relatório.
SEU IMPACTO ESTIMADO
ESTIMATIVA AO VIVO
Horas de engenharia economizadas
323 h
/ month recovered
≈ 1.9 engenheiros de volta ao desenvolvimento de políticas em vez de limpar mocap.
Redução no custo de treinamento
$37.5k
/ month
Engineering time + avoided hardware repairs.
Risco de falha real
-68%
faults
Fewer boundary-collision and torque-limit faults.
Padrão de Verificação Sim-to-Real
✓
Zero violações de velocidade articular e limites de torque
✓
Força de reação do solo e contato com o pé alinhados
✓
100% pronto para simulação no MuJoCo e Isaac Gym
Dados internos não verificados
Movimento verificado pela Krikey
Falhas de colisão de limite
Falhas por limite de torque
APLICAÇÕES E CAPACIDADES
Impulsionando a próxima geração de inteligência física.
De benchmarks de aprendizado por reforço à manipulação comercial, descubra como o movimento verificado acelera a IA em robótica.
Embodied AI
Modelos avançados unem IA e robótica para controlar sistemas dinâmicos em ambientes não estruturados do mundo real.
Physical AI
Pipelines modernos integram modelos de fundação em estruturas de IA física para aprimorar o raciocínio espacial.
IA de Áudio
Arquiteturas especializadas processam fluxos de som para enriquecer a interação humano-robô.
Captura de Movimento com IA
A captura óptica de alta precisão converte dados de rastreamento em animações esqueléticas limpas.
Datasets de Treinamento em IA
Datasets selecionados fornecem a base para percepção e controle robótico robustos.
Caixa Delimitadora VLA
Modelos de visão-linguagem-ação utilizam anotações delimitadoras para fixar alvos espaciais com precisão.
IA Multimodal
Permite que estruturas de robôs inteligentes operem com eficiência em robôs móveis autônomos e industriais.