摘要：机器人动捕设备数据采集技术路径与效率在机器人动捕设备领域，目前存在四种主要的数据采集技术路径。第一种是使用真人穿戴的动捕系统操作本体机器人，这种方式以真实性和有效性著称，但成本高昂，包括设备、人员和本体机器人的投入。第二种模式结合了真实与虚拟，通过真实的动捕系
一、综述
1、机器人动捕设备数据采集技术路径与效率在机器人动捕设备领域，目前存在四种主要的数据采集技术路径。第一种是使用真人穿戴的动捕系统操作本体机器人，这种方式以真实性和有效性著称，但成本高昂，包括设备、人员和本体机器人的投入。第二种模式结合了真实与虚拟，通过真实的动捕系统驱动虚拟引擎中的虚拟本体进行数据采集，这种方式降低了对实体硬件的需求，有效提升了采集时间，但真实感略逊于第一种。第三种模式仅依赖动作捕捉系统和演员的动作，无需真实或虚拟本体参与，虽然能快速生成大量数据，但其语义数据有限且后期验证复杂。第四种模式则是利用模拟合成数据进行大规模生成训练，这种方法在前期验证后常被用于后续的大规模数据生产。不同模式各有优劣，选择取决于项目需求和资源限制。例如，海外大厂如 Tesla已开始批量采购动捕设备，采用真实动捕训练本体机器人的方法，而国内厂商多处于技术验证阶段，倾向于小规模购置设备并结合真实与虚拟方式进行数据采集衡量数据有效性的方法通常包括验证不同人员采集的数据一致性，并通过追踪机器人动作返向验证姿态准确性。
2、数据复用与机器人动作学习的在机器人动作学习和数据采集过程中，存在多个问题和技术挑战。首先，关于数据量的需求，完成一个简单的动作(如抓水杯)可能只需要几小时的数据，例如五小时左右即可实现初步方法性。然而，若要让机械模型具备全身通用的方法性，则需要数十万小时的数据支持。其次，硬件自由度的差异对数据复用提出了更高的要求。尽管如此，通过合理的优化和映射，人类动作数据可以在不同自由度的机器人之间复用。这是因为人的自由度远高于机器人，且其基本结构(如肩、肘、等关节)具有稳定性，可以通过算法将高自由度的动作数据适配到低自由度的机器人本体上。此外，数据采集的成本和效率是当前的主要瓶颈之一。以实验为例，采集130秒的有效数据可能需要数天时间，并依赖于专业的动作捕捉设备和熟练的操作人员。这种低效的原因在于，不仅需要记录机器人的运动轨迹，还需要考虑其与物理环境的交互。例如，在测试抽手指动作时，即使经过一下午的努力，也只能获得十几秒的有效数据。因此，提高数据采集效率和复用性成为亟待解决的问题。关于数据复用的技术细节，在于如何将高自由度的数据映射到低自由度或更高自由度的机器人上。具体方法包括明确每个自由度的位置(如大臂、小、肩膀)，根据动作需求分配控制组(B组)，并通过末端均度协调大臂和小臂的动作。同时，为了适应不同自由度的机器人，可以将一个轴的数据拆分为多个控制组，从而实现兼容性。然而，这种方法也面临精度和生态之间的权衡，目前大多数方案倾向于牺牲动作的自然性以追求末端精度。最后，建立数据实验厂被视为一种潜在的解决方案。这种方式可以通过大规模的数据积累和优化算法，提升机器人动作学习的效率和效果。
3、数据工厂与机器人数据采集的
在当前的机器人技术领域，数据采集工厂成为了一种趋势。无论是作为设备制造商还是其他类型的公司都在积极开展这项工作。通过建立大规模的数据采集工厂，可以有效解决数据源头的问题。例如，一千套设备每天采集三十分钟的数据，一年下来能够积累三百多万分钟的数据，相当于几万个小时的数据量然而，要达到足够的数据量以满足实际应用需求，可能需要三到五年的时间。因此，建立数据工厂不仅需要规模性，还需要考虑合作方式和投资模式。目前，常见的建设方式包括政府组织、企业和学校联合等。企业和学校联合的方式具有场地和人力资源的优势，但仍需面对成本问题。例如，一千套设备加上场地费用和人员费用，总成本可能高达数亿元。
在数据采集过程中，如何对数据进行分类和优先级排序是一个重要问题。通常，这取决于客户的具体需求和机器人的应用场景。此外，不同领域的机器人需要采集的数据类型也有所不同。关于数据采集的成本，按秒或按条收费是常见的结算方式。每秒的数据成本大约为三百元左右，而重复数据的成本则较低，约为六十元。对于一些机械本地厂商，数据采集服务通常也是按秒或按条计费。尽管如此，目前许多公司的数据采集仍处于初步验证阶段，尚未形成大规模订单。例如，今年大公司仅购买少量设备用于验证，真正规模化的需求还较少。
4、动捕数据与多传感信息融合及成本优化的动捕数据在机器人技术中的应用主要体现在对关节角度等精确数据的采集上，这些数据可与其他传感器数据(如视觉传感、力反馈和触觉压力传感器)进行融合，以实现更精准的动作验证与系统训练。具体而言，动捕数据常被用于验证视觉传感数据的准确性，尤其是在处理误差较大的物理动作时。此外，动捕设备还与其他类型的传感器协同工作，形成三合一的数据融合模式。例如，异据(力反馈)触觉压力传感器分别补充了力和压力的信息，而动捕设备则提供姿态数据。这种多维度的数据融合能够为机器人提供全面的动作信息，从而提升其学习效果。关于数据采集的成本问题，当前每秒300元的成本存在一定的下降空间。批量生产和利用学校资源是降低成本的主要途径。通过与学校合作，使用“办买办送”模式，不仅可以降低硬件采购成本，还能利用学校的场地和人力资源，减少企业支付的费用。此外，产业数据共享与利益分成机制也有助于分摊成本然而，预计未来一到三年内，成本下降的空间有限，可能难以实现显著降。5、产业合作与技术精度的未来趋势
在当前的产业发展模式中，“办买办送”的合作机制逐渐成为主流，通过这种模式，各参与方可以共享产业数据，并依据贡献进行利益分成。然而，在成本方面，目前每秒三百元的成本短期内可能难以大幅下降，预计未来一到三年内，成本将降至每秒两百元左右，甚至更低至百元以下，但具体降幅仍需视市场需求和技术进步而定。此外，为了支撑大规模建筑空间的应用，至少需要百套设备作为基础，这可能导致整体投入达到数千万级别。尽管如此，高端设备如光学设备的性能远超普通标准，例如台湾某设备已具备更高的精度和效率。
关于技术精度的应用匹配度问题，目前尚未形成明确的精度与应用场景对应关系。例如，某些工业任务可能需要达到0.几毫米级别的精度，而现有设备大多存在较大误差，通常在毫米级范围内。这一问题的根本原因在于设备的重复性不足以及算法不够精确。以机器人动作为例，其位移轨迹和旋转引擎的数据虽然能够被准确采集，但在实际应用中仍存在显著误差。因此，优化设备算法已成为提升精度的竞争点之一。许多企业选择自主研发算法以提高设备性能，但也有公司因技术限制选择外包服务，由专业公司提供定制化支持。从市场趋势来看，随着量产规模扩大，自研算法的成功率逐渐降低，导致越来越多的企业转向外部合作例如，小藤等公司在初期尝试自研后，最终选择与专业公司合作以实现更高效的解决方案。这种产业分工不仅提升了整体技术水平，也为专业化服务公司创造了更多商业机会。
二、Q&A
Q:从海内外主流大厂的技术手段来看，它们在动捕设备数据采集上的策略有何异同?
A:海内外主流大厂在动捕设备数据采集上的策略存在一定差异。海外厂商如Tesla已进入批量采购动捕设备的阶段，采用两种主要方式一是通过真人穿戴动捕系统训练真实本体机器人;二是借助虚拟平台结合真实动捕数据进行训练。这种方式强调高真实性和高效性，适合大规模生产需求。相比之下，国内厂商如某些机器人公司尚处于技术验证阶段，模设备购置和多种模式结合的尝试。例如，可能会先用一两套设备进行真实人穿戴动捕训练，同时利用虚拟引擎补充数据采集。这种策略更注重灵活性和成本控制，但由于尚未达到规模化应用，整体效率可能低于海外厂商。此外，国内厂商更多依赖假设和初步验证，尚未形成明确的标准化流程。因此，海外厂商更侧重于规模化和高精度，而国内厂商则聚焦于技术探索和成本优化
Q:如何评估机器人动捕设备数据采集的有效性?是否可以通过时间单位衡量数据量?
A:评估机器人动捕设备数据采集的有效性需要综合考虑多个维度。首先，在采集过程中，通过不同人员重复采集同一任务数据，并将结果应用于机器人动作验证，以此判断数据的一致性和准确性。具体而言，采集后的数据会驱动机器人完成特定任务(如抓取水杯)，随后通过追踪机器人动作进行返向验证确保数据能够正确反映预期行为。然而，这一过程目前仍缺乏具体的量化指标，更多依赖于实际效果反馈。至于数据量的衡量，时间单位是一个常见参考标准。例如，十分钟的采集时间可能仅产生三分钟的有效连续片段，这些片段需进一步用于模型训练和验证。对于初步机械模型的构建，通常需要累计数小时的有效数据才能实现基本功能，如完成一个简单的抓取动作。因此，虽然时间单位可以作为粗略衡量标准，但最终有效性还需结合任务完成度和机器人表现综合评估。
Q:在机器人动作学习中，数据采集效率低的原因是什么?
A:数据采集效率低的原因主要体现在以下几个方面首先，硬件限制导致了动作捕捉和交互过程中的复杂性。例如，机器人在执行动作时，不仅要完成自身的运动，还需与物理环境进行交互，这增加了数据采集的难度。其次，人类动作的灵活性和多样性远远超过现有机器人的能力，使得数据采集需要覆盖多种场景和条件，进一步降低了效率。此外，采集高质量数据所需的设备成本极高，通常需要专业的动作捕捉设备和熟练的操作人员，这也限制了数据采集的规模和速度。例如，采集130 秒的有效数据可能需要数天时间，而这些数据仅能支持简单的动作学习。最后，数据的有效性和复用性不足也是一个重要因素，由于不同机器人硬件的自由度差异较大，数据复用往往需要复杂的算法优化，进一步拖慢了整体进程。
Q:如何通过算法优化实现高自由度数据向低自由度机器人的适配?
A:实现高自由度数据向低自由度机器人的适配主要依赖于算法优化和合理的映射策略。首先，需要明确每个自由度的具体位置及其功能，例如大臂、小臂和肩膀等关节的作用。然后，根据动作需求分配控制组(B 组)，并通过未端均度协调不同的动作。例如，可以通过双未端均度来调整大臂和小臂的运动从而实现动作的平滑过渡。此外，还可以将一个轴的数据拆分为多个控制组，以适应低自由度机器人的限制。这种拆分方式允许单个轴的数据被多次利用，从而提升数据的复用性。然而，在这一过程中，算法需要在精度和生态之间做出权衡，目前大多数方案倾向于牺牲动作的自然性以确保末端精度。总之，通过合理的算法和优化，可以有效解决高自由度数据向低自由度机器人适配的问题。
Q:为什么需要建立大规模的数据采集工厂?
A:建立大规模的数据采集工厂是为了应对机器人技术中数据采集的挑战。首先，数据采集的成本非常高。例如，按照每秒三百元的有效数据成本计算，大规模的数据积累需要长时间的投入。其次，单一公司或小型企业难以承担如此高昂本文星球来源:基业长虹1.0的成本，即使购买多套设备，其数据量仍然有限。例如，全国范围内的一百家公司，每家公司购买五套设备，总共也只有五百套设备，远远无法满足大规模数据采集的需求。而通过建立数据工厂，可以集中资源，利用上千套设备同时采集数据，从而显著提高数据量和效率。此外，数据工厂还可以根据不同的客户需求和应用场景，灵活调整数据采集的方向和优先级，进一步提升数据的质量和适用性。
Q:在机器人数据采集过程中，如何确定数据的优先级?
A:在机器人数据采集过程中，数据优先级的确定主要依据客户的具体需求和机器人的应用场景。例如如果机器人主要用于家政服务，那么数据采集的重点将放在厨房、客厅和卧室等环境中常见的操作任务上，如抓取水杯或整理物品。而对于医疗机器人，数据采集可能会更加关注护理或救援场景中的特殊动作。值得注意的是，数据优先级并非简单地按周或月划分任务，而是根据机器人所面向的领域进行分类例如，家政机器人需要采集与家庭环境相关的数据，而工业机器人则需要采集与生产线相关的数据。这种分类方式确保了数据的针对性和实用性，从而更好地满足不同客户的需求。
Q:动捕数据如何与其他传感器数据(如视觉传感、力反馈和触觉压力传感器)进行融合?A:动捕数据与其他传感器数据的融合是一个多层次的过程，旨在为机器人提供全面的动作信息。首先，动捕数据主要用于验证视觉传感数据的准确性，尤其是在处理包含误差的物理动作时。例如，通过采集相关动作数据并进行标注，可以优化视觉传感算法，并进一步指导机器人理解特定动作的意义。其次，动捕设备与其他传感器形成三合一的数据融合模式，其中异据(力反馈)补充了力的信息，触觉压力传感器提供了压力数据，而动捕设备则负责姿态数据的采集。这种多维度的数据融合确保了机器人能够从不同角度理解动作，从而提升其学习效果和执行能力。
Q:数据采集成本有哪些优化途径?未来一到三年内成本下降的空间有多大?
A:数据采集成本的优化主要依赖于批量生产和利用学校资源两大策略。批量生产可以直接降低硬件成本，而与学校合作则可以通过“办买办送”模式减少硬件采购费用。同时，利用学校的场地和人力资源也能有效降低企业支付的费用。此外，产业数据共享与利益分成机制有助于分摊成本，进一步提升经济效益。然而，尽管存在这些优化途径，预计未来一到三年内成本下降的空间有限。根据现有估算，每秒300 元的成本可能难以实现显著降幅，主要原因在于动捕设备和技术本身的成熟度已较高，进一步降低成本的技术突破较为困难。
Q:如何理解当前产业中设备精度与应用场景之间的关系?
A:当前产业中，设备精度与应用场景之间尚未建立明确的对应关系。例如，某些工业任务要求达到0几毫米级别的精度，而现有设备大多停留在毫米级误差范围内，距离理想状态仍有较大差距。造成这一现象的主要原因是设备本身的重复性不足，以及配套算法的不够精确。以机器人为例，其动作轨迹和旋转引擎的数据虽能被高精度采集，但在实际操作中仍会出现较大的误差。这表明，设备精度不仅依赖于硬件本身，还受到算法的显著影响。因此，许多企业在追求更高精度时，会更加注重算法优化，甚至选择自主研发或外包给专业公司以弥补技术短板。这种趋势反映了设备精度与应用场景需求之间的矛盾，同时也为技术改进提供了方向。
Q:为什么企业选择外包而非自研算法?
A:企业选择外包而非自研算法的原因主要在于技术能力和资源限制。首先，自研算法需要深厚的技术积累和研发经验，这对许多专注于机械制造或科研的企业来说是一个挑战。例如，一些公司擅长机械，但对算法开发缺乏深入了解，导致自研成功率较低。其次，即使企业具备一定的自研能力，也可能因时间和成本压力而放弃独立开发。在这种情况下，选择外包给专业公司不仅能够快速解决问题，还能节省研发资源。此外，随着量产规模的扩大，自研算法的成功率进一步降低，促使更多企业转向外部合作。这种分工模式既提高了整体效率，也促进了产业链的专业化发展。
来源：全产业链研究一点号
