Encord hat EMG-1 veröffentlicht, eine Open-Source-Sammlung mit mehr als 300 Stunden synchronisierter Muskelaktivitätsdaten (EMG) und Videos aus der Ich-Perspektive. Der Datensatz ist etwa 30-mal größer als alle vergleichbaren öffentlich verfügbaren Datensätze. Tests zeigten, dass die Ergänzung von Videos durch EMG den Fehler bei der Fingerspitzenverfolgung um 25 % senkte und die Fehler bei kurzen visuellen Aussetzern um 35 % verringerte. Forschende können die Daten unter encord.com/data‑labs herunterladen.
Warum es wichtig ist
Robotikteams können die Verfolgung von Handposen in Situationen mit verdeckter Sicht verbessern. Das ermöglicht zuverlässigere Greif- und Manipulationsvorgänge mit Industrierobotern.
