Panduan client

Mulai dengan environment

Environment adalah wadah tingkat teratas di dashboard client. Setiap environment mengelompokkan robot, kameranya, sesi yang dijalankan padanya, dan dataset yang dihasilkan sesi-sesi itu. Semua yang Anda lakukan sebagai client terjadi di dalam sebuah environment, jadi buat satu dulu sebelum apa pun.

Cocokkan environment dengan kenyataan fisik: satu environment per rig atau lokasi. Ini menjaga nama kamera tetap bermakna, riwayat sesi mudah dibaca, dan dataset dapat dibandingkan, karena semua yang ada dalam satu environment direkam dalam kondisi fisik yang sama. Jika Anda menjalankan rig kantor dan rig lab, beri keduanya environment terpisah walau keduanya memakai model robot yang sama.

Tambah dan pasangkan robot

Robot bergabung ke environment lewat wizard pemasangan. Wizard menghasilkan kode pemasangan sekali pakai; Anda menebusnya di mesin yang terhubung fisik ke lengan, baik di desktop client maupun di robotapp pada Raspberry Pi. Setelah ditebus, robot mulai mengirim heartbeat dan muncul sebagai online. Halaman memulai menjelaskannya langkah demi langkah.

Setiap lengan membawa sebuah peran. Follower menjalankan perintah, entah itu datang dari operator jarak jauh atau dari lengan leader. Leader adalah perangkat input: Anda menggerakkannya dengan tangan dan follower menirukannya. Rig perekaman lokal yang khas adalah satu leader plus satu follower; robot yang hanya pernah dikendalikan dari jarak jauh cukup sebagai follower saja. Anda bisa melihat dan mengubah peran ini di pengaturan robot.

Satu catatan perangkat keras yang benar-benar menghemat uang: servo STS3215 di SO-100 berjalan pada 7.4 V. Jangan pernah memberi daya bus dengan 12 V, apa pun yang disarankan oleh tutorial servo generik.

Kamera: tetapkan dan beri nama

Kamera yang terdeteksi di lengan tercantum saat pemasangan dan bisa ditetapkan ulang belakangan. Beri masing-masing nama yang menjelaskan sudut pandangnya, bukan perangkat kerasnya: wrist, scene, dan overhead adalah nama yang berguna, sementara camera-2 tidak memberi tahu siapa pun apa pun enam minggu kemudian.

Nama-nama ini lebih penting dari yang terlihat. Nama itu terbawa ke dataset Anda sebagai nama stream, memberi label pada tile di cockpit operator, dan menjadi cara Anda membedakan tampilan di episode browser. Mengganti nama kamera di tengah proses pengumpulan data membuat dataset lebih sulit digabungkan, jadi tetapkan nama sejak awal dan biarkan tetap. Hal yang sama berlaku untuk memindahkan kamera secara fisik: policy yang dilatih dengan sudut pandang lama tidak akan berfungsi pada sudut pandang baru.

Pesan dan pantau sesi

Dengan robot online Anda bisa memesan sesi atau membiarkan robot tersedia untuk diambil operator bersertifikat. Sesi yang dipesan dimulai sebagai PENDING dan menjadi ACTIVE saat operator terhubung. Sejak saat itu environment menampilkan sesi secara langsung: feed kamera, alur activity event, dan session chat.

Anda bukan penonton pasif. Gunakan chat untuk memberi instruksi ke operator atau menandai masalah scene, dan amati activity event jika ada yang terlihat tidak beres. Platform memantau aktivitas operator dengan sendirinya: setelah periode tanpa input platform mengirim peringatan inaktivitas, dan jika tidak ada perubahan platform menghentikan sesi supaya Anda tidak membayar untuk waktu yang idle. Setelah selesai Anda memberi rating operator pada skala 1 sampai 5 bintang, yang memengaruhi reputasi mereka di platform.

Halaman sesi mendokumentasikan siklus hidup lengkap, setiap activity event, dan bagaimana perpanjangan bekerja saat sesi mendekati akhir waktu yang dipesan.

Dataset dan episode browser

Setiap sesi yang selesai berakhir di dataset browser sebagai sekumpulan episode. Tampilan episode memutar video kamera berdampingan dengan grafik joint yang tersinkron, sehingga Anda bisa menelusuri sebuah episode dan melihat persis apa yang dilakukan lengan dan kapan. Ini cara tercepat untuk menilai apakah sebuah sesi menghasilkan data pelatihan yang layak pakai atau apakah Anda perlu memperketat deskripsi tugas untuk sesi berikutnya.

Dataset disimpan dalam format LeRobot dan bisa langsung dipakai untuk melatih ACT, Diffusion Policy, SmolVLA, atau fine-tune GR00T. Satu catatan versi: GR00T membutuhkan LeRobot v2.1, jadi periksa versinya sebelum menyerahkan dataset ke pipeline GR00T. Episode yang direkam dengan desktop client muncul di episode browser yang sama, sehingga sesi jarak jauh dan rekaman meja membentuk satu koleksi.

Pantau penagihan

Client ditagih untuk waktu sesi, dilacak hingga ke menit, dan ditagihkan setiap bulan lewat Stripe dengan metode pembayaran yang tersimpan.

Paket Starter mulai untung sekitar tujuh jam per bulan; di bawah itu, pay-as-you-go lebih murah. Biaya yang berjalan terlihat selama sesi aktif, dan auto-stop akibat inaktivitas ada persis supaya operator yang absen tidak diam-diam menghabiskan anggaran Anda. Invoice, metode pembayaran, dan sengketa dibahas di halaman penagihan.

Pertanyaan yang sering diajukan