在一个控制平面中关闭机器人学习循环

捕获故障、重播事件、基准策略、比较变体,并以更少的手动胶水将最佳的下一个版本移回部署。

首先是公共沙箱。 当您需要更深入的工作流程、团队功能、保存的历史记录和协作时,请注册。
接入模式

从轻量级开始,随着工作流程变得真实,解锁更多

普通参观者可以立即尝试基于浏览器的远程操作体验。 注册用户可以解锁更深层次的模块,例如真实的机器人会话、团队工作空间、数据操作、注释和评估。

公共沙箱

在浏览器中尝试虚拟机械臂并在注册前了解工作流程。

注册建造商

解锁保存的历史记录、更丰富的会话、仪表板和协作工具。

合作伙伴访问

开放的私有环境、硬件访问、数据服务和更高层次的支持。

1

上传

从硬件中获取真实的故障日志、事件、关键帧和接触切片。

2

重播和基准测试

运行自动重放、基准测试覆盖率和故障分析,以查看更改是否有帮助。

3

评价

比较政策变体,审查回归结果,并利用共享证据做出是否继续的决定。

4

重新训练

将结构化故障数据包推入下一个训练队列并更快地迭代。

相互作用

网络远程操作

从浏览器开始,然后在需要真正的硬件控制和更深入的操作工作流程时进入经过身份验证的会话。

造型

控制智能工作室

在一个界面中使用模板、实验蓝图和控制派生骨架构建 WM + RL + MPC 堆栈。

开放工作室
评估

自动评估

基准覆盖范围随着您的任务而增加,因此您可以通过更少的手动测试来做出发布决策。

学习循环

失败作为数据

通过关键帧、接触切片和修正轨迹将故障转化为资产,为下一个策略版本提供支持。

行动

统一工作流程

研究、工程、测试和操作可以在相同的控制平面和相同的证据下进行。

输出

学习就绪数据包

结构化的事件和一致的模式可直接用于培训和评估。

免费开始

从沙箱发展到全栈

让普通用户立即尝试虚拟机器人控制流程。 当他们想要保存历史记录、更丰富的模块或协作时,请将他们转移到注册和更高接触度的访问中。

开始使用

从公共沙箱开始,注册更深入的功能,或寻求硬件和协作。