真知矩阵
面向真实世界机器人数据的治理操作层
格真智能将异步 MCAP 数据流转化为时间对齐、可追溯、可直接用于模型训练的数据集。
私密预览 · MCAP 输入 · 模型就绪数据输出
在训练模型之前，先看懂数据
真知矩阵让机器人数据生产的每一步都可以被观察和核验：输入了什么、如何对齐、修改了什么、哪些数据通过验收、最终交付了哪个版本。
01 · MCAP 接入与 Topic 概览
上传 MCAP 后，查看每个 Topic 的消息类型、时间戳来源、帧数、有效采样频率和缺失情况。
- RGB 与深度相机
- 关节位置、速度和力矩
- 末端执行器位姿与夹爪状态
- 力 / 力矩、IMU 与遥操作指令
- 标定、设备、固件和操作员元数据
02 · 原始异步时间轴
在处理前展示各 Topic 的真实采样点。频率漂移、时钟偏移、数据间隙、重复时间戳和乱序消息不会被隐藏。
RGB 相机 •----•----•------•----• 30 Hz
关节状态 •-•-•-•-•-•-•-•-•-•-• 100 Hz
遥操作指令 •--•--•--•--•--•--• 60 Hz
力 / 力矩 •••••••••••••••••••• 500 Hz
目标时间轴 |---|---|---|---|---| 50 Hz
03 · 数据对齐工作台
建立统一目标时间轴，同时为不同类型的数据选择正确的对齐方法。
- 连续关节数据：线性或更高阶插值
- 夹爪与模式等离散状态：前向保持或最近邻
- 位置与姿态：平移插值加四元数 SLERP
- 图像：匹配最近有效帧，不进行盲目像素插值
- 每个 Topic 独立配置最大允许时间差、缺失策略和质量标记
04 · 对齐前后对比
在任意目标时间点并排查看相机帧、机器人状态、末端位姿、力信号和遥操作指令。
**可见指标：**最大时间误差 · 中位偏移 · 缺失率 · 有效频率 · 掉帧 · 插值比例 · 对齐置信度
05 · 标注与 Episode 任务本体
在同一时间轴上创建任务、阶段、事件、物体、接触、成功 / 失败、异常和技能标签。自动生成的建议保留模型、Prompt、置信度和审核人信息。
06 · 数据质量报告
- 时间戳精度与跨传感器偏移
- 采样稳定性、间隙和重复消息
- 轨迹平滑度与动作-观测一致性
- 相机连续性、标定健康度与视角覆盖
- Episode 完整性、异常检测与验收评分
07 · 数据血缘、版本与交付
每一个数据集版本都记录源文件、处理参数、标定版本、标注修订、质量结果和审批历史。
**导出格式：**REF · LeRobot · RLDS · HDF5 · Zarr · 项目定制 Schema
为每一个部署场景沉淀数据管线
真知矩阵既可以作为工程 Demo，也可以进行客户私有化部署，或成为机器人数据工厂持续运营的操作层。# 真知矩阵
面向真实世界机器人数据的治理操作层
格真智能将异步 MCAP 数据流转化为时间对齐、可追溯、可直接用于模型训练的数据集。真知矩阵连接数据接入、同步、标注、质量控制、数据集血缘和标准格式导出。
采集 · 同步 · 治理 · 导出
统一接入真实机器人数据
RGB、深度、关节位置与速度、末端位姿、夹爪状态、力与力矩、IMU、遥操作设备和其他不同采样频率的 Topic 可以在同一项目中解析和管理。
多模态时间对齐
针对连续数值、离散状态、图像和姿态分别配置线性插值、前向保持、最近邻匹配和四元数球面插值，并控制最大允许时间差和缺失数据。
标注与质量控制
自动生成任务切分、事件标签和异常提示，由人工复核低置信度片段。持续跟踪最大时间误差、缺失率、采样频率、漂移和掉帧。
数据集治理
保留数据来源、设备版本、固件、标定、处理参数、审核记录、数据集版本和交付历史，让每一次修改都可追溯。
标准化导出
REF · LeRobot · RLDS · HDF5 · Zarr
从单次项目到持续服务
真知矩阵为每一个机器人场景沉淀可复用的数据管线：采集、治理、训练、部署、反馈，再进入下一轮数据生产。
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