Démarrage rapide
Lors du premier entraînement et de la première exécution d’un modèle, suivez ces cinq étapes :
- Terminez la configuration et la vérification des appareils. Ouvrez SenseCraft Robotics, cliquez sur Get Started sur la page d’accueil, sélectionnez le modèle d’appareil, puis associez successivement le bras maître, le bras esclave et les caméras. Effectuez ensuite la calibration du bras et la vérification de la téléopération. Vérifiez que le bras esclave suit le bras maître de façon stable et dans la même direction. Pour un entraînement visuel, vérifiez également que les caméras filment clairement l’espace de travail et les objets de la tâche.
- Planifiez et collectez les démonstrations. Accédez à Collection, définissez une tâche précise, puis saisissez le nom du dataset, la description de la tâche, le nombre d’épisodes, leur durée et le temps de repos. Pendant l’enregistrement, utilisez le bras maître pour guider le bras esclave et réaliser la tâche complète, tout en conservant la même configuration des bras, les mêmes positions de caméra et le même objectif. La plateforme génère un dataset brut à la fin de la collecte.
- Contrôlez et organisez le dataset. Accédez à Dataset et vérifiez les vidéos, les images échantillons, la durée des épisodes, la fréquence d’images et les courbes articulaires. Supprimez les épisodes comportant un échec, une collision, une forte occlusion ou des pertes d’images évidentes. Des données collectées par lots ne peuvent être fusionnées que si la tâche et la configuration matérielle sont identiques. Ne lancez l’entraînement qu’après avoir confirmé la qualité des données.
- Entraînez et obtenez un modèle. Accédez à Training, sélectionnez un dataset contrôlé, la policy d’entraînement et le nombre de steps, puis lancez un entraînement cloud ou local. Une fois l’entraînement terminé, récupérez ou enregistrez le modèle localement. Le modèle doit encore être validé sur le bras réel : la fin de l’entraînement ne suffit pas à confirmer la réussite de la tâche.
- Exécutez le modèle et validez ses résultats. Accédez à Model Run / Inference, vérifiez que le bras, la disposition des caméras et l’environnement correspondent à ceux de la collecte, sélectionnez le modèle approprié et commencez par un essai unique et court. Surveillez continuellement le bras pendant l’exécution. Arrêtez immédiatement si son mouvement s’écarte de l’objectif ou approche d’une position dangereuse.
| Étape | À terminer | Résultat | Étape suivante |
|---|---|---|---|
| Configuration des appareils | Sélectionner le modèle, associer le bras maître, le bras esclave et les caméras, puis terminer la calibration et la vérification de téléopération. | Une configuration prête pour le contrôle et la collecte. | Collecter des démonstrations avec cette configuration. |
| Collecte de données | Démontrer la tâche avec le bras maître et enregistrer les images, les états articulaires et les séquences d’actions. | Un dataset brut. | Contrôler la qualité sur la page Dataset. |
| Gestion du dataset | Vérifier les vidéos, fréquences d’images, courbes articulaires et épisodes, supprimer les données en échec ou anormales et fusionner si nécessaire. | Un dataset d’entraînement stable et cohérent avec la tâche. | Sélectionner ce dataset pour l’entraînement. |
| Entraînement | Sélectionner le dataset, la policy et le nombre de steps, puis lancer l’entraînement cloud ou local. | Un modèle chargeable sur la page Run. | Valider le modèle sur le bras robotique réel. |
| Exécution / inférence | Sélectionner un modèle correspondant à l’appareil et à la tâche, puis commencer par une exécution unique et courte. | Un résultat de validation réussi, partiellement réussi ou échoué. | Conserver la configuration, collecter des données supplémentaires ou réentraîner selon le résultat. |
- Pour la téléopération seule ou l’enregistrement d’actions fixes : terminez la configuration, la calibration et la vérification de téléopération. Les caméras sont facultatives si aucune fonction visuelle n’est utilisée.
- Pour entraîner un modèle et laisser le bras exécuter une tâche de façon autonome : effectuez successivement la collecte, le contrôle du dataset, l’entraînement et l’exécution. Chaque étape utilise le résultat de la précédente ; confirmez donc que l’étape actuelle est terminée et correcte avant de continuer.
- Poursuivez selon les résultats : en cas de réussite, conservez la configuration des appareils, des données et de l’entraînement, puis augmentez progressivement le nombre de tests. En cas de réussite partielle, collectez davantage de données sur les positions, postures ou phases où le modèle échoue. En cas d’échec, vérifiez d’abord les connexions, les positions de caméra et l’environnement, puis recherchez les échecs ou anomalies dans le dataset ; corrigez-les et réentraînez.