Kādos failu formātos Roboto atbalsta?

Roboto atbalsta multimodālo datus, kas glabāti ROS bagās, PX4 (ULog), Ardupilot (bin, log, tlog), MCAP, Parquet, CSV, JSON, Journal, video (MP4, MKV, AVI) un pielāgotās binārajās formās. Jaunas formātus var pievienot dažu Python rindu garumā, un pārējā platforma to mūsī.

Roboto AIAI atbalstīta platforma robotikas un multimodālo žurnālu datu apstrādei un analīzei.

4.5 (4)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

Robotics Data Platform Log Analysis Multimodal Data Machine Learning Anomaly Detection API Collaboration

Pārskats

Roboto AI ir dati darba plats, kas uzstrādāts robotikas komandām, kas strādā ar lielām datu kārtīm multimodāliem log dati, to skaitāsensori, video, telemetriju, un notikumu rekordus. Tā palīdz inženieriem nolaidēt, meklēt, attēlot un analītiski apstrādāt no sērijveida iestatījumu un simulāciju iegūto ierakstus vienā vietā. Izzūdot lieliskos darbības un anomālie esošo notikumu, platoforms izmanto AI, lai samazinātu debugēšanas ciklus, labotu nodrošināto kvalitātes pārbaudi un iesniedzītu ceļu no prototipa līdz produkcijai. Komandas var to attīstīt, lai triaguincidenses, būtu datu sets, kas ir nepieciešams modeļa apmācībai, un pārskātu flotes pētījumus laika gaitā.

Galvenās funkcijas

Multimodālu žurnālu ievade un glabāšana
AI atbalstīta notikumu un anomāliju noteikšana
Meklēšana un vizualizācija ierakstos
Datu kopu sagatavošana ML apmācībai
Sadarbības rīki inženieru komandām
API parastiem analīzes virkņiem

Cenas

Modelis: Freemium
Kategorija: Tās uzraudzības automatizācija
Vērtējums: 4.5 / 5 (4)

Lietošanas gadījumi

Kļūdu noskaidrošana robotu incidentos no lauka žurnāliem

Ievadiet multimodālos žurnālus no izvietotajiem robotiem un izmantojiet AI atbalstīto notikumu noteikšanu, lai ātri noskaidrotu incidentus un noskaidrotu sākotnējās cēloņus sensora, video un telemetriskajos strāvjos.

Datu kopu sagatavošana ML apmācībai

Meklējiet un filtrējiet lielā ierakstu arhīvā, lai izvilktu svarīgus notikumus un būvētu augstas kvalitātes apmācības datu kopas uztverei, plānošanai vai kontrolējošām modeļiem.

Drošības apstiprinājums flotes izvietojumos

Sekojiet flotes uzvedībai laika griezumā un atklājiet anomālijas reālā un simulāciju žurnālos, lai atbalstītu drošības apstiprinājuma darbplūsmas pirms atjauninājumu publicēšanas ražošanā.

Pielāgotas analīzes caur API

Izmantojiet platformas API, lai integrētu Roboto savos analīzes virkņos, automatizējot žurnālu apstrādi un savienojot rezultātus ar iekšējām inženierijas rīkiem.

Plusi un mīnusi

Plusi

Pārvalda dažādas multimodālas robotikas žurnālu formātus
Paātrina kļūdu novēršanu un incidentu noskaidrošanu
Atbalsta drošības apstiprinājuma darbplūsmas
Centralizē datus sadarbības analīzei

Mīnusi

Galināti orientēts uz robotikas lietojum gadījumiem
Var būt nepieciešama integrācijas darba veikšana pielāgotajiem žurnālu formātiem
Mācīšanās līkne komandām, kas ir jaunas žurnālu vadītās darbplūsmās

Atsauksmes

4.5

Vidējais no 4 vērtējumiem.

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

Frank Müller

Mar 6, 2026

Does the job

Pretty happy overall. Dataset curation for ML training just works and supports safety validation workflows. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

George Papadakis

Feb 1, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on multimodal log ingestion and storage, and speeds up debugging and incident triage caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Marcus Bell

Nov 1, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on aPIs for custom analysis pipelines, and supports safety validation workflows caught me off guard. Learning curve for teams new to log-driven workflows is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Hannah Goldberg

Jul 16, 2025

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on collaboration tools for engineering teams, and supports safety validation workflows caught me off guard. Learning curve for teams new to log-driven workflows is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Jautājumi

What is Roboto?

Roboto is the analytics engine for Physical AI. We ingest every robotics log format and automate robotics data analysis so you can understand robot behavior, diagnose failures, and improve system performance.

Asked by Naomi Suzuki · Apr 23, 2026

How is Roboto different from a log visualizer?

Visualizers show you one log at a time. Roboto analyzes every log, flags the issues that matter, and lets you query patterns across your entire fleet. You start with the answer, not a timeline.

Asked by Omar Haddad · Apr 5, 2026

How does Roboto work?

Roboto reads your logs from your bucket or upload, indexes every topic and event, runs configurable agents and deterministic health checks against each one, and surfaces results. The same Python SDK powers ad-hoc analysis and production Actions.

Asked by Wolfgang Krause · Apr 4, 2026

Where is my data stored?

You choose. Connect an AWS S3 bucket and Roboto indexes and reads from it directly. For teams that prefer it, we also offer fully-managed storage in our cloud or your VPC.

Asked by Nadia Benali · Mar 23, 2026

How does Roboto handle enterprise security and deployment?

Roboto connects to your existing SSO over SAML or OIDC, with role-based controls that scope access by user, team, and dataset. Run Roboto in our cloud or self-hosted inside your own AWS environment. Every action is logged with retention windows you control, so the security and compliance posture your team already runs continues to apply.

Asked by Ravi Kapoor · Mar 21, 2026