【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据采集领域，尤其涉及一种机械臂数据采集标注方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能和机器人技术的飞速发展，机械臂在工业自动化、服务机器人、医疗辅助等领域的应用日益广泛。为了使机械臂能够更智能、更自主地完成复杂任务，高质量、大规模的训练数据是训练和优化机器人学习模型的关键。本项目旨在开发一套高效、易用的机械臂数据采集与智能标注系统，以支持机器人学习，特别是模仿学习和视觉语言模型（vlm/vla）的研发需求。
2、传统机器人编程方式复杂且缺乏灵活性，难以适应多变的任务场景：
3、(1)工具链碎片化与低效： 传统方法依赖多个独立工具进行数据采集、处理和标注，流程割裂，操作繁琐，数据转换复杂且易错，缺乏针对机器人学习特定需求（如vlm/vla）的端到端高效流程。
4、(2)多模态数据同步与标注挑战： 精确同步机械臂状态、多视角图像等多模态数据难度大，且通用标注工具难以高效处理机器人时序动作片段的选取、与自然语言指令的精细化关联标注，以及输出符合先进模型训练要求的标准化数据。
5、目...
【技术保护点】
1.一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，所述机械臂状态数据包括末端执行器位姿、关节角度、夹爪状态。
3.根据权利要求1所述的一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，同步采集所述机械臂状态数据、机械臂的局部视角图像，以及机械臂的全局视角图像，包括：
4.根据权利要求1所述的一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，所述对时序数据进行片段选取、文本描述及属性标记，包括：
5.一种机械臂数据采集标注系统，其特征在于，所述系统包括：
6...
【技术特征摘要】
1.一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，所述机械臂状态数据包括末端执行器位姿、关节角度、夹爪状态。
3.根据权利要求1所述的一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，同步采集所述机械臂状态数据、机械臂的局部视角图像，以及机械臂的全局视角图像，包括：
4.根据权利要求1所述的一种机械臂数据采集标注方法，其特征在于，所述对时序数据进行片段选取、文本描述及属性标记，包括：
5.一种机械臂数据采集标注系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴昊，秦一心，郭嘉琪，王轩瀚，申恒涛，宋井宽，
申请(专利权)人：上海码极客人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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