Pourquoi l'entraînement des humanoïdes exige un espace de capture de données sans marqueurs
Les équipes robotiques ont besoin de données de mouvement répétables et contrôlées, avec coordonnées, temps, outils et événements, pas seulement de vidéos de démonstration.
La vidéo publique ne suffit pas
Les vidéos ouvertes aident à apprendre des indices visuels, mais elles manquent souvent d'échelle, de coordonnées, de fréquence stable, de pose d'outil, de contact et de limites de tâche. Un espace dédié transforme la démonstration humaine en données mesurables et répétables.
La démonstration humaine décrit une stratégie
Un robot ne copie pas directement les articulations humaines. Les trajectoires doivent être segmentées, converties, retargetées, contraintes par le contact, lissées et validées en simulation. La capture sans marqueurs facilite la démonstration naturelle sans remplacer le contrôle robotique.
Un site fixe rend la production durable
Des caméras, outils, tables et itinéraires stables gardent les essais dans le même repère. Les opérateurs peuvent contrôler les occultations et les erreurs d'identité en temps réel, tandis que les métadonnées de chaque tâche sont enregistrées dès la capture.
Humain, objets et robot sur une même ligne de temps
Assemblage, transport et collaboration impliquent le corps, les outils, les pièces, l'effecteur du robot et les événements. Ces flux doivent partager repère et horodatage pour devenir utiles au retargeting, à l'imitation et à la validation.
Le rôle de Semcam Live
Semcam Live capture le corps humain avec des caméras edge AI synchronisées. Goku suit les outils et objets rigides en 6DoF. Active Center réunit projet, coordonnées et temps, créant une entrée de données exploitable pour les flux robotiques.