# Encord veröffentlicht EMG-1, den größten offenen Datensatz für Robotertraining

> Der neue Datensatz kombiniert mehr als 300 Stunden EMG-Aufnahmen des Unterarms mit Videos aus der Ich-Perspektive. Dadurch sinkt der Fehler bei der Fingerspitzenverfolgung um 25 %.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/de/encord-launches-emg-1-the-biggest-open-dataset-of-muscle-signals-for-robot-train

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.

## Die Fakten

- Mehr als 300 Stunden EMG- und Videoaufnahmen
- Veröffentlicht am 2026-10-20

## Warum es wichtig ist

Robotikteams können die Verfolgung von Handposen in Situationen mit verdeckter Sicht verbessern. Das ermöglicht zuverlässigere Greif- und Manipulationsvorgänge mit Industrierobotern.

## Quellen und Referenzen

1. [ENCORD RELEASES EMG-1, THE LARGEST OPEN DATASET LINKING MUSCLE SIGNALS TO ROBOTIC AI DEVELOPMENT](https://www.prnewswire.com/news-releases/encord-releases-emg-1-the-largest-open-dataset-linking-muscle-signals-to-robotic-ai-development-302914344.html) – PR Newswire RSS, 2026-10-20

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-20