数据准备使用流程

业务场景

数据准备是为了获得训练具身模型的数据集，适用场景如下。

• 场景1：源数据是本地的原始数据，需要导入到OBS，进行数据处理、标注、评测后，发布到资产空间。
• 场景2：源数据已发布到资产空间，需进一步处理，如数据标注、数据评测等，再发布到资产空间。
• 场景3：如果没有源数据，可以使用仿真轨迹合成，再发布到资产空间。

业务模块

• 数据生产：在仿真器中通过高保真场景重建与物理仿真，自动生成或人工遥控符合真实世界约束的机器人交互数据，为模型训练提供高质量训练数据。
• 数据处理：将多模态传感器原始数据转换为带时空对齐的标准化格式，如rosbag转换为LeRobot3.0。
• 数据标注：实现人工标注（1230：自动标注基于强化学习策略自动生成精准动作标签与状态注释），将物理交互过程转化为有效的监督信号。
• 数据评测：通过多维度量化指标（如覆盖率、分布相似度、异常检测能力）建立数据集质量评估体系，驱动数据闭环优化。