යන්ත්‍ර සමූහ ඉගෙනුම
ඔබේ යන්ත්‍ර සමූහයේ සෑම අසාර්ථකත්වයක්ම ඔබේ ආකෘතියට ඊළඟට අවශ්‍ය දත්ත බවට පත් කරන්න.
Avala ඔබේ ආකෘතිය වටා චක්‍රය ක්‍රියාත්මක කරයි. අපි ඔබේ ධාවන දත්ත ලබාගෙන, ආකෘතිය අසාර්ථක වන තැන සොයාගෙන, එම හිඩැස පුරවන දත්ත ග්‍රහණය කර, ඊළඟ නිකුතුව එය කිසි දිනෙක නොදුටු සැබෑ දර්ශන මත ලකුණු කරමු. ආකෘතිය පුහුණු කරන්නේත්, එහි හිමිකරුත්, එය නිකුත් කරන්නේ කවදාදැයි තීරණය කරන්නේත් ඔබයි.
Physical AGI සඳහා Fleet Learning Infrastructure
චක්‍රය
පියවර හතක්, සහ එක් චක්‍රයකට එක් වාර්තාවක්.
සෑම චක්‍රයක්ම ඔබේ යන්ත්‍ර සමූහය කළ දෙයින් ආරම්භ වී, ඔබ නිකුත් කිරීමට තෝරන නිකුතුවකින් අවසන් වේ. පියවර පහක් Avala ක්‍රියාත්මක කරයි. පුහුණුව සහ නිකුත් කිරීමේ තීරණය ඔබ සතුව පවතී.
නිරීක්ෂණය
Avala විසින් ක්‍රියාත්මක කරයි
ඔබේ රොබෝවරු ධාවන පටිගත කරති. Avala වීඩියෝ සහ ලොග, ඒවායේ උපාංග, පටිගත කිරීම් සහ සිදුවීම් සන්දර්භය සමඟ ලබා ගනී.
රෝග විනිශ්චය
Avala විසින් ක්‍රියාත්මක කරයි
Avala සෑම ධාවනයක්ම කොටස් කර, අසාර්ථකත්ව වර්ගීකරණයකට අනුව අසාර්ථකත්ව කාණ්ඩ කර, සෑම කාණ්ඩයක්ම ආවරණ කොටු වෙත සිතියම්ගත කරයි.
ඇගයීම
Avala විසින් ක්‍රියාත්මක කරයි
වත්මන් ආකෘතිය පුහුණුවෙන් වෙන් කළ සැබෑ දර්ශන මත ලකුණු කරයි, එබැවින් කිසිවක් වෙනස් වීමට පෙර ආරම්භක ස්ථානය මනිනු ලැබේ.
ලබා ගැනීම
Avala විසින් ක්‍රියාත්මක කරයි
දත්ත රැස් කිරීමේ විස්තරයක් දත්ත ග්‍රහණ ව්‍යාපාරයක් බවට පත් වේ: කුමන කාර්ය, කුමන නිවෙස් හෝ සේවා ස්ථාන, කුමන වස්තු සහ අනුක්‍රම කීයක්ද යන්න.
පුහුණුව
ඔබ විසින් ක්‍රියාත්මක කරයි
ඔබ නව දත්ත කට්ටල නිකුතුව මත ඔබේම කේතය සහ පරිගණන සම්පත් සමඟ පුහුණු කරයි. අනුක්‍රමයේ සිට නිකුතුව දක්වා මූලාශ්‍ර දාමය Avala තබා ගනී.
තහවුරු කිරීම
Avala විසින් ක්‍රියාත්මක කරයි
Avala නව ආකෘතිය එම පුහුණුවෙන් වෙන් කළ ඇගයීම් කාණ්ඩය මතම ලකුණු කර, අනුවාද දෙකම විශ්වාස අන්තරාල සමඟ එක ළඟ වාර්තා කරයි.
නිකුත් කිරීම
ඔබ විසින් ක්‍රියාත්මක කරයි
ආකෘතිය නිකුත් කරනවාද යන්න ඔබ තීරණය කරයි. එම තීරණය සහ එහි සාක්ෂි ඊළඟ චක්‍රය සඳහා වාර්තාවට එක් වේ.
වාර්තාව
හැකියා පරීක්ෂණයක් සෑම චක්‍රයක්ම එකට බැඳ තබයි.
සෑම චක්‍රයක්ම එක් හැකියා පරීක්ෂණයක් ලෙස ලියා තබයි. කණ්ඩායම වැඩිදියුණු කිරීමට අවශ්‍ය දේ එහි සඳහන් වන අතර සාක්ෂි එකම තැනක තබා ගනී, එබැවින් ඕනෑම ප්‍රතිඵලයක් එය පිටුපස ඇති දත්ත සහ තීරණය දක්වා ආපසු සොයා යා හැක.
- ආකෘති අනුවාදය
- අසාර්ථකත්වය පෙනී ගිය විට යන්ත්‍ර සමූහය ධාවනය කළ ආකෘතිය.
- අසාර්ථක තත්ත්වය
- වැරදුණු හැසිරීම, අසාර්ථකත්ව වර්ගීකරණයේ නමින් හඳුන්වා ඇත.
- උපකල්පනය
- නව දත්ත මගින් වෙනස් වනු ඇතැයි කණ්ඩායම අපේක්ෂා කරන දේ, දත්ත රැස් කිරීම ආරම්භ වීමට පෙර ලියා තබයි.
- ආවරණ කොටු
- නව දත්ත ආවරණය කළ යුතු කාර්ය, පරිසර සහ වස්තු.
- දත්ත ග්‍රහණ ව්‍යාපාරය
- අනුක්‍රම රැස් කළ ව්‍යාපාරය, එහි පිළිගැනීමේ නිර්ණායක සමඟ.
- දත්ත කට්ටල නිකුතුව
- ආකෘතිය පුහුණු වූ අනුවාදගත දත්ත කට්ටලය.
- ඇගයීම් කාණ්ඩය
- ආකෘති අනුවාද දෙකම ලකුණු කිරීමට භාවිත කළ, පුහුණුවෙන් වෙන් කළ දර්ශන.
- ප්‍රතිඵලය
- ඇගයීම මැන්නේ කුමක්ද යන්න, විශ්වාස අන්තරාල සමඟ.
- ඊළඟ වෙන් කිරීම
- ඊළඟ දත්ත රැස් කිරීමේ වටය යොමු වන්නේ කොතැනටද, සහ ඇයි.
රෝග විනිශ්චය
ධාවන වීඩියෝවේ සිට දත්ත රැස් කිරීමේ විස්තරයක් දක්වා.
ඔබේ අසාර්ථකත්ව එවන්න
ධාවන වීඩියෝ සහ ලොග MCAP ගොනු, ROS bag හෝ LeRobot දත්ත කට්ටල ලෙස එවන්න. Avala සෑම අනුක්‍රමයක්ම උප කාර්යවලට බෙදා, වැරැද්ද සිදු වූ ස්ථානය සොයා ගනී.
හිඩැස් වාර්තාව කියවන්න
අසාර්ථකත්ව වර්ගීකරණයකට අනුව අසාර්ථකත්ව කාණ්ඩ කර ආවරණ කොටු වෙත සිතියම්ගත කරයි. කුමන කොටු දුර්වලද, කුමන ඒවා බොහෝ විට අසාර්ථක වේද, සහ ඔබේ දත්ත කිසි දිනෙක ආවරණය නොකළ ඒවා කුමක්ද යන්න වාර්තාව පෙන්වයි.
විස්තරය අනුමත කරන්න
Avala කාර්ය, පරිසර, වස්තු, අනුක්‍රම ගණන් සහ පිළිගැනීමේ නිර්ණායක සහිත දත්ත රැස් කිරීමේ විස්තරයක් යෝජනා කරයි. ග්‍රහණය ආරම්භ වීමට පෙර ඔබේ කණ්ඩායම එය අනුමත කරයි.
සෑම අනුක්‍රමයක්ම
සෑම අනුක්‍රමයකටම වෙන් වෙන් ශ්‍රේණි දෙකක්.
පටිගත කිරීමක් තාක්ෂණිකව පරිපූර්ණ වුවත් අසාර්ථක කාර්යයක් පෙන්විය හැක. Avala මේ දෙක වෙන වෙනම ශ්‍රේණිගත කරයි, එබැවින් සංවේදක දෝෂයක් කිසි විටෙක ප්‍රයෝජනවත් වැරැද්දක් සඟවන්නේ නැත.
තාක්ෂණික වලංගුභාවය
- සංවේදක අඛණ්ඩතාව
- කාල සමමුහුර්තකරණය
- ක්‍රමාංකනය
- අත් සහ වස්තු පෙනීම
- පෞද්ගලිකත්වය
- සම්පූර්ණ පාරදත්ත
හැසිරීම් ප්‍රතිඵලය
- විශේෂඥ මට්ටමේ සාර්ථකත්වය
- අර්ධ සාර්ථකත්වය
- වැරැද්ද සහ යථා තත්ත්වයට පත්වීම
- මැදිහත් වීම
- අනාරක්ෂිත හෝ නතර කළ
- නව උපාය මාර්ගය
යථා තත්ත්වයට පත් කළ හැකි අසාර්ථකත්ව ලේබල් කර වෙනම මාර්ගයක් ලෙස ලබා දේ. ඒවා ආකෘතියකට නැවත නිවැරදි මඟට එන ආකාරය පෙන්වයි, එබැවින් Avala ඒවා තබා ගනී.
අනුක්‍රම පාරදත්ත
සෑම අනුක්‍රමයක් සමඟම ලැබෙන දේ.
- ශ්‍රේණි දෙකෙහිම ප්‍රතිඵල ලේබලය
- සෑම පියවරකම භාෂා විස්තරයක් සහිත උප කාර්ය සීමා
- ගුණාත්මක සහ වේග ශ්‍රේණි
- වැරදි සහ යථා තත්ත්වයට පත්වීමේ කොටස්
- උපකරණ සහ ක්‍රමාංකන ID
- නිවස, වස්තුව සහ ක්‍රියාකරු අනුව කාන්දු කණ්ඩායම්
කාන්දු කණ්ඩායම් මගින් පුහුණු සහ පරීක්ෂණ කට්ටල බෙදිය හැකි අතර, එකම නිවස, වස්තුව හෝ ක්‍රියාකරු කිසි විටෙක දෙපැත්තේම නොපෙනේ.
නිෂ්පාදනය
ඔබට අදම භාවිත කළ හැකි නිෂ්පාදනයක් මත ගොඩනගා ඇත.
යන්ත්‍ර සමූහය
දත්ත වාර්තා කරන සෑම රොබෝවෙකු සඳහාම උපාංග, පටිගත කිරීම්, සිදුවීම්, නීති සහ ඇඟවීම්.
දත්ත ග්‍රහණ ව්‍යාපාර
රැස් කළ යුතු දේ නිර්වචනය කර සෑම ඉදිරිපත් කිරීමක්ම විස්තරයට අනුව පරීක්ෂා කරන ව්‍යාපාර.
ගුණාත්මක පාලනය
පිළිගැනීමේ නිර්ණායක, ගුණාත්මක ඉලක්ක, එකඟතා ලකුණු කිරීම සහ වීඩියෝ ඇඟිලි සලකුණු අතිච්ඡාදන පරීක්ෂා.
දර්ශකය සහ 4D ප්‍රතිනිර්මාණය
ඕනෑම අනුක්‍රමයක් එහි දර්ශනය තුළ පරීක්ෂා කිරීමට MCAP දර්ශකය සහ Gaussian-splat 4D ප්‍රතිනිර්මාණය.
MCP සේවාදායකය සහ SDK
යන්ත්‍ර සමූහ පටිගත කිරීම්, දත්ත ග්‍රහණ ව්‍යාපාර, පිළිගැනීමේ ආවරණය සහ එකඟතාව ඔබේ agent සහ කේතයෙන් Python හෝ TypeScript මගින් විමසන්න.
LeRobot අපනයනය
දත්ත කට්ටල නිකුතුවක් Python SDK හෝ විධාන රේඛාවෙන් LeRobot ආකෘතියට අපනයනය කරන්න, ඔබේ පුහුණු කේතයට සූදානම්ව.
Avala සිටින තැන
ආකෘතියේ හිමිකරු ඔබයි. ඊට යටින් ඇති යටිතල පහසුකම් Avala ක්‍රියාත්මක කරයි.
Avala සිටින්නේ යටිතල පහසුකම් ස්ථරයේ, පාරිභෝගිකයාගේ මොඩලයට කෙළින්ම යටිනි. අපි රොබෝ ගොඩනඟන්නේ නැත, පාරිභෝගිකයාගේ මොඩලය හිමිකර ගන්නේ නැත, පරිගණක සම්පත් විකුණන්නේ නැත, චිප් නිපදවන්නේ නැත. පාරිභෝගිකයාගේම මොඩලය තමන්ගේම යන්ත්‍ර සමූහයෙන් ඉගෙන ගැනීමට ඉඩ සලසන දත්ත සහ ඉගෙනුම් යටිතල පහසුකම් අපි ගොඩනඟමු.
ආරම්භය
එක් අසාර්ථක ආකාරයක් රැගෙන එන්න. විස්තරයක් සමඟ පිටව යන්න.
Working session එකකදී අපි ඔබේ ධාවන දත්ත බලා, ඔබ වැඩියෙන්ම නිවැරදි කිරීමට කැමති අසාර්ථකත්වය නම් කර, පළමු දත්ත රැස් කිරීමේ විස්තරය සහ ඇගයීම් කාණ්ඩය කෙටුම්පත් කරමු.