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Shotwell ist eine KI-gestützte Plattform zur Annotation von Roboterdaten, die für die Analyse von Robotertrainingsdaten entwickelt wurde. Es verarbeitet rohe Robotervideos, MCAP-Dateien, Protokolle, Bilder und zugehörige Artefakte und wandelt lange Roboterepisoden in strukturierte, durchsuchbare Anmerkungen für Forschungs-, Entwicklungs- und Qualitätssicherungs-Workflows um.
Die Plattform segmentiert Videos in diskrete Unteraufgaben, identifiziert Fehler in jedem Schritt und liefert dichte Anmerkungen mit präzisen Zeitstempeln in Sekundenbruchteilen. Shotwell unterstützt auch auf Rubriken basierende Pass/Fail-Prüfungen und SOP-Validierung und hilft Teams dabei, die Roboterleistung zu bewerten, die Aufgabenausführung zu überprüfen und die Sichtbarkeit von Robotik-Datensätzen zu verbessern.
Durch die Umwandlung manueller Videoüberprüfungen in strukturierte Episodendaten kann Shotwell das Training von Roboterrichtlinien, Workflows für verstärktes Lernen, Fehleranalysen und die Beobachtbarkeit von Datensätzen unterstützen. Zu den Ergebnissen gehören Teilaufgabengrenzen, Aufgabenergebnisse, Attributbeschreibungen und Informationen auf Episodenebene, die zur effizienteren Abfrage und Überprüfung des Roboterverhaltens verwendet werden können.
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