Giá trị của việc crowdsourcing các bài trình diễn robot, với điều kiện dự án có thể xử lý dữ liệu nhiễu. Ở điểm này, cách tiếp cận của @axisrobotics khá thực tế. Pipeline mà họ mô tả bao gồm: ☆ Lọc chất lượng ☆ Chuyển đổi các bài trình diễn con người nhiễu thành các quỹ đạo có thể sử dụng ☆ Loại bỏ các hành động do do dự hoặc dừng lại, sử dụng Savitzky–Golay để làm mượt quỹ đạo — hiện chưa được Axis xác nhận rõ ràng trên X ☆ Sử dụng cubic spline để resampling và đồng bộ hóa tạm thời các trạng thái robot/vật thể với lưới điều khiển ổn định 20 Hz Axis cũng trực tiếp thừa nhận rằng các bài trình diễn từ web có các vấn đề như micro-jitters, tỷ lệ khung hình thay đổi, và dữ liệu thô này không đủ để huấn luyện chính sách đáng tin cậy; đồng thời họ cũng mô tả việc xác thực lại các quỹ đạo đã nộp. Việc không né tránh các điểm đau là tín hiệu tốt; điều cần quan sát tiếp theo là việc xác thực này hiệu quả đến đâu khi quy mô lớn. Theo bạn, lợi thế cạnh tranh quan trọng hơn là số lượng người đóng góp, hay khả năng chuyển đổi các bài trình diễn thô thành các quỹ đạo sẵn sàng để huấn luyện?