DatatangがPhysical AI向け同期済みデータセットを提供開始

Datatang株式会社は8月26日、Physical AIの研究開発向けデータセットの提供を開始しました。
映像やIMU、SLAMなどを完全同期したEgo-centric（一人称視点）データを提供します。
基盤モデル構築から微細操作学習、実機検証までを支援します。

記事の概要

Datatang株式会社のブランドNexdataが、フィジカルAI基盤モデル向けの大規模マルチモーダルデータセットをリリースしました。
データセットは映像、IMU、SLAM・深度、手部キーポイント、セマンティックアノテーションを完全同期しています。
1,000時間のPICO収集データセットは、PICO 4 Ultraや5台のIMUトラッカーなどで収集しています。
家庭、オフィス、商業施設など7分類のシーンを対象とし、LeRobot標準フォーマットに準拠しています。
1,000本の6カメラEgo-centricデータは、ハードウェアトリガーで6台を同期し、時間差1ms以下を実現しています。
このデータには、34カ所で収集した1,042セグメントの動画や点群、VSLAMによる位置推定軌跡が含まれます。
Nexdataは8,000㎡の施設で300体超のロボットを稼働させ、月間5,000時間規模のデータ収集にも対応します。

記事のポイント

1. PICOデータを提供： 1,000時間のデータにステレオ動画、全身骨格、ジェスチャーなどを収録し、学習パイプラインに組み込めます。
2. 6カメラを同期： 6台のカメラを時間差1ms以下で同期し、RGB動画や点群、ミリ単位の位置推定軌跡を提供します。
3. 収集から検証まで支援： データセット提供に加え、機器調達、Scan to sim、アノテーション、実機テストまで一貫して支援します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： センサー収集や同期処理を自社で整備する前に、既製データを使って検証を始められるため、データ基盤の内製範囲と実機テストまでの計画を見直す契機になりそうです。
• 同業のサービス提供者： 単なる動画提供ではなく、複数センサーの同期精度や学習形式、アノテーションから実機検証までの対応力が、顧客の選定基準になっていく可能性があります。
• ロボット研究機関： 映像だけでは扱いにくかった全身動作や位置情報を組み合わせて評価できるため、モデル性能だけでなく、実環境への移行可能性を検証する研究設計が求められそうです。

このニュースの背景

Physical AIの研究では、映像だけでなくIMUや位置情報などを組み合わせた多層的なデータレシピが重視されています。
一方で、複数センサーの厳密な同期や、異なるデータを学習パイプラインへ統合する前処理は、自社で整備する際の技術的な負担になっています。
実環境でのロボット動作を目指すには、データ収集に加えてシミュレーションや実機検証まで含む開発体制が必要になっています。

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