Policy-Training & Deployment
Eine Policy übersetzt Wahrnehmung in Handlung. Wir trainieren, evaluieren und integrieren lernende Steuerungen – von klassischem Imitation Learning bis zu modernen Diffusion Policies.
Von Demonstrationen zur Policy
Mit Imitation Learning bringen wir Policies bei, menschliche Demonstrationen nachzubilden – ideal für Greif-, Montage- oder Manipulationsaufgaben, bei denen reale Beispieldaten verfügbar sind.
- Behavioral Cloning und Diffusion Policies
- Multi-Task-Training für unterschiedliche Aufgabenvarianten
- Evaluierung in Simulation vor dem Realeinsatz
Reinforcement Learning für komplexe Aufgaben
Wo Demonstrationen nicht ausreichen oder optimale Strategien selbst entdeckt werden sollen, setzen wir auf Reinforcement Learning in Simulation – mit anschließendem Sim-to-Real-Transfer auf die echte Hardware.
- RL-Training in massiv parallelisierten Simulationsumgebungen
- Reward-Engineering passend zur realen Aufgabenstellung
- Domain Randomization für robuste Übertragung in die Realität
- Sicherheits- und Robustheitstests vor dem Produktivbetrieb
Sicher in den produktiven Betrieb
Inferenz-Integration
Einbindung trainierter Policies als ROS-2-Node mit geprüfter Latenz und Ressourcenbedarf.
Monitoring
Laufende Überwachung von Policy-Performance und Drift im produktiven Einsatz.
Kontinuierliches Lernen
Nachtraining mit neu gesammelten Daten aus dem realen Betrieb.
Von der Idee zur einsatzbereiten Policy
Wir begleiten Sie von der ersten Machbarkeitsstudie bis zum produktiven Rollout.
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