来源与版本不统一
不同设备、软件版本和渠道使用不同结构、字段和Topic配置。
真机数据解决方案
让复杂真机数据更快进入模型训练
真机数据来自真实设备、真实任务和真实运行链路，具有数据类型多、Topic结构复杂、设备版本不一和异常情况丰富等特点。
KeenTruth对客户已有真机数据进行接入分析、数据治理、专业标注和质量验证。
01
可以处理什么数据
- 遥操作数据
- 主从臂操作数据
- 单臂与双臂任务数据
- 自主运行与任务执行数据
- 真机示教与策略回放数据
- 视频、ROS Bag、MCAP、HDF5及定制数据
02
常见问题
记录缺失或中断
关键Topic缺失、文件损坏或任务片段中断影响样本完整性。
任务边界不清
长序列缺少任务层级和动作阶段，难以直接支持行为学习。
异常片段混入
失败、无效动作和设备异常会降低训练数据质量。
03
KeenTruth提供的服务
- 文件、数据类型与Topic结构分析
- 完整性与异常检查
- 有效数据筛选与批次组织
- 语义标注与任务分解
- 物体框与手部关键点
- 动态、时序及第三方结果质检
04
适用训练任务
- 机器人策略学习
- 任务理解与规划
- VLA模型训练
- 操作行为识别
- 真机回放与问题分析
- 模型迭代数据筛选
FAQ
常见问题
多个设备或供应商的数据可以统一处理吗？
可以。我们先分析来源差异，再制定统一规则和输出标准。
客户需要先整理ROS Bag或MCAP吗？
不需要。客户可以提供原始数据、数据字典和任务说明，由KeenTruth设计治理方案。
能否只找出异常数据，不做标注？
可以。真机数据治理和独立质检可以作为单独服务交付。
联系方式
让原始数据更快进入模型训练
如需了解具身数据治理、标注或质检方案，请通过飞书或邮件与乾衡数智联系。