解决方案 / 机器人
机器人训练 行为数据
从人形机器人运动到服务机器人社交导航——为每一种机器人应用场景提供结构化行为数据集。
应用场景
机器人团队用映界数据 训练什么。
UC-01
人形机器人训练
全身运动、姿态与物理交互数据集，用于人形机器人运动与操作策略学习。
UC-02
服务机器人人机交互
适用于零售、酒店、医疗场景的服务机器人人机交互数据集。
UC-03
社交导航
人群行为、个人空间、接近/回避数据集，用于机器人在人类环境中的导航。
UC-04
情感感知系统
面部表情、语音与手势对齐数据集，用于响应人类情感状态的机器人系统。
MW-R01 · Dexterous Manipulation
Precision finger-joint articulation data with 6-DOF force feedback annotations — the missing layer for robotic dexterity training.
五层数据栈
人类行为的每一层， 结构化为机器学习就绪格式。
映界智能专有五层行为分类体系，覆盖从基础运动到跨文化社会行为的完整谱系——每层均可独立授权。
基础运动层人体运动学、姿态、手势
L1物体交互层操作、工具使用、灵巧性
L2社交行为层人机交互、个人空间、轮流
L3情感表达层情感、微表情、声调
L4文化语境层亚洲/西方规范、权威、礼貌
L5
训练集成流程
机器人团队如何集成映界数据。
从数据交付到生产部署的五阶段集成路径——映界智能全程提供技术支持。
S1
数据集选型
从6大结构化行为数据类别中选择匹配训练目标的数据集。
S2
格式集成
按需接收数据：JSON、CSV、HDF5或自定义格式均可支持。
S3
标注质检
与数据工程团队共同验证7层标注体系的质量与一致性。
S4
策略训练
基于结构化行为数据训练模仿学习、强化学习或VLA模型。
S5
Sim2Real验证
将真实世界性能与仿真数据基线进行对比基准测试。