RoboDaset机器人数据集
一文汇总机器人数据集的意义与机器人数据采集方案
1. 引言
2. 机器人数据集的意义
2.1 数据驱动的机器人发展
2.2 机器人数据集和常规语义类数据集的区别
2.3 数据集在机器人研究中的应用
3. 常见机器人数据集及其优势
3.1 DROID数据集
3.2 OPEN-X EMBODIMENT数据集
3.3 ROBOMIND数据集
4. 机器人数据采集的内容、方法与设备
4.1 数据采集内容
4.2 数据采集设备
4.3 数据采集方法
5. 人形机器人与单臂/双臂机械臂的数据应用对比
5.1 人形机器人的数据需求与应用
5.2 单臂/双臂机械臂的数据需求与应用
5.3 应用场景对比
6. PNP机器人的数据集成套方案
6.1 单臂机器人数据集成套方案
6.2 双臂机器人数据集成套方案
6.3 方案优势
7. 总结
1. 引言
机器人技术的快速发展离不开数据驱动的支持。机器人数据集作为算法训练、模型优化和性能评估的基础，在推动机器人智能化、自主化方面发挥了重要作用。随着机器人应用场景的不断扩展，从工业制造到家庭服务，机器人数据集的需求也日益多样化。本文将深入探讨机器人数据集的意义，分析常见数据集（如DROID、OPEN-X EMBODIMENT、ROBOMIND等）的优势，讨论机器人数据采集的内容、方法及设备，并对比人形机器人与单臂/双臂机械臂在工业和民用领域的应用差异。最后，总结PNP机器人在单臂和双臂数据集成套方案。
2. 机器人数据集的意义
2.1 数据驱动的机器人发展
机器人数据集是机器人技术发展的核心驱动力之一。通过过往ImageNet\ChatGpt以及最近大火的DeepSeek来看，数据样本带来极大驱动。通过大规模、高质量的数据集，机器人能够学习如何在真实环境中执行任务。
模仿学习依赖机器人数据集
数据集的意义主要体现在以下几个方面：
算法训练与优化：
数据集为机器学习算法提供了训练样本，帮助机器人学习感知、决策和控制能力。
场景泛化能力：
多样化的数据集能够提高机器人在不同场景下的适应能力，减少对特定环境的依赖。
性能评估与改进：
数据集为机器人性能评估提供了基准，帮助研究人员发现算法和系统的不足并进行改进。
2.2 机器人数据集和常规语义类数据集的区别
机器人数据集与ChatGPT数据集存在显著差异，主要源于它们的数据来源和应用场景。机器人数据集主要来源于物理世界的实际操作，包括传感器数据（如视觉、力/扭矩、位置信息）、运动轨迹、环境交互等。这些数据反映了机器人在真实环境中的动态行为和物理反馈，是机器人学习和优化控制策略的基础，具有高度的时空关联性和物理意义。
Diana7机器人-机器人数据集来自于物理世界的机器人操作
相比之下，ChatGPT的数据集主要来源于互联网文本，通过抓取大量书籍、网页、新闻等文本数据进行训练。这些数据以语言符号和语义信息为主，缺乏物理世界的直接反馈和时空关联性。因此，机器人数据集更注重物理交互和实时性，而ChatGPT数据集则侧重于语言模式和语义理解。这种差异使得两者在应用领域和研究方向上各有侧重，机器人数据集用于优化机器人在物理世界中的操作能力，而ChatGPT数据集则用于提升语言生成和理解能力
2.3 数据集在机器人研究中的应用
机器人数据集广泛应用于以下领域：
感知与识别：
如图像、点云、语音等数据的收集与分析。
运动规划与控制：
如关节运动轨迹、力反馈等数据的记录与学习。
人机交互：
如语音指令、手势识别等数据的采集与处理。
3. 常见机器人数据集及其优势
3.1 DROID数据集
DROID（Dynamic Robot Interaction Dataset）是一个专注于机器人动态交互的数据集，
机械臂采用Franka机器人
。
DROID是自斯坦福和伯克利论文
“DROID: A Large-Scale In-The-Wild Robot Manipulation Dataset”
。具有76k条演示轨迹或350小时的交互数据，由北美、亚洲和欧洲的50个数据收集者在12个月内收集了564个场景和86个任务。
其优势包括：
多模态数据：
包含视觉、力觉、触觉等多种传感器数据，能够全面反映机器人交互过程中的环境信息。
动态场景：
数据集涵盖了机器人在动态环境中的交互数据，适用于研究机器人在复杂场景中的实时响应能力。
高精度标注：
每个数据样本都经过精确标注，便于算法训练和性能评估。
3.2 OPEN-X EMBODIMENT数据集
OPEN-X EMBODIMENT是一个
开源机器人数据集
，由谷歌research和Deep Mind牵头，来自十几家美国、欧洲和亚洲的大旨在推动机器人通用能力的研究。
数据集包含 100 多万条真实机器人轨迹，涵盖 22 种机器人实例，从单臂机器人到双手机器人和四足机器人。该数据集由来自全球 34 个机器人研究实验室的 60 个现有机器人数据集汇集而成。
(a) 显示了按机器人具身细分的数据集，其中
Franka机器人最为常见，达到接近25%
，其他最高不超过6%。这反映在每个具身不同场景（基于数据集元数据）的数量上，如图（b）所示，其中 Franka 机器人因为七轴力控的通用性占主导地位。
其优势包括：
多样化任务：
数据集涵盖了多种机器人任务，如抓取、搬运、装配等，适用于多任务学习研究。
跨平台兼容性：
数据集支持多种机器人平台，便于不同研究团队之间的数据共享与比较。
开放性与可扩展性：
数据集完全开源，研究人员可以根据需要扩展数据内容。
3.3 ROBOMIND数据集
ROBOMIND是一个专注于机器人认知与决策的数据集。来自北京人形机器人创新中心、北大和北京智源AI研究院的论文
“RoboMIND: Benchmark on Multi-embodiment Intelligence“。
RoboMIND（机器人操作多-具身智能的规范数据），它包含55,000条真实世界的演示轨迹，涉及61个不同目标类别的279个不同任务。RoboMIND通过人类遥操作收集，涵盖全面的机器人相关信息，包括多视角RGB-D图像、本体感受机器人状态信息、末端执行器细节和语言任务描述。为确保策略学习期间数据集的一致性和可靠性，RoboMIND建立在统一的数据收集平台和标准化协议之上，涵盖四种不同的机器人形态：
Franka机器人
、UR-5e、AgileX双臂机器人和具有双灵巧手的Tien Kung人形机器人。
轨迹分布
其优势包括：
认知任务数据：
数据集包含大量机器人认知任务的数据，如路径规划、目标识别等。
仿真与真实数据结合：
数据集同时提供了仿真环境和真实环境中的数据，便于研究人员进行对比研究。
长期学习支持：
数据集支持机器人长期学习任务，适用于研究机器人在长时间运行中的性能变化。
4. 机器人数据采集的内容、方法与设备
4.1 数据采集内容
机器人数据采集的内容通常包括以下几类：
感知数据：
如图像、点云、深度信息等，用于环境感知和目标识别。
运动数据：
如关节角度、速度、加速度等，用于运动规划与控制。
力觉与触觉数据：
如力反馈、扭矩等，用于机器人交互任务中的力控制。
环境数据：
如温度、湿度、光照等，用于机器人对环境的适应性分析。
任务数据：
如任务执行结果、成功率等，用于任务性能评估。
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器人类型
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采集数据内容
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采集方法
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采集设备
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单臂机器人
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- 关节角度与速度， 末端执行器位置、速度和力， 力/扭矩数据， 视觉数据（操作区域）， 环境数据（温度、湿度等）
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- 实时采集：运行过程中持续采集， 离线采集：任务完成后存储数据
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- 编码器， 六维力/扭矩传感器， RGB-D相机， 数据采集卡， 环境传感器（温湿度）
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双臂机器人
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- 双臂关节角度与速度， 双臂末端执行器位置、速度和力， 力/扭矩数据， 视觉数据（操作区域）， 双臂协同数据（力控协调、运动同步）
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- 实时采集：运行过程中持续采集， 离线采集：任务完成后存储数据， 主动采集：设计协同任务场景
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- 编码器， 六维力/扭矩传感器， RGB-D相机， 数据采集卡， 同步模块（用于双臂协同）
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人形机器人
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- 关节角度与速度（全身）， 视觉数据（环境感知）， 语音数据（人机交互）， 力/扭矩数据（抓取、行走）， 用户反馈数据（交互评价）
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- 实时采集：与环境交互过程中， 离线采集：任务完成后存储， 主动采集：设计特定交互场景
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- 编码器， 六维力/扭矩传感器， RGB-D相机， 麦克风阵列， 数据采集卡， IMU（惯性测量单元）
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医疗机器人
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- 视觉数据（手术视野）， 力/扭矩数据（手术工具）， 位置与姿态数据， 患者生理数据（可选）， 术前规划数据
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- 实时采集：手术过程中持续采集， 离线采集：手术后用于分析
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- RGB-D相机， 六维力/扭矩传感器， 编码器， 医疗级传感器（如心率、血压监测）， 数据采集卡
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轮式机器人等
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- 位置与姿态数据， 视觉数据（路径规划、障碍物检测）， 力/扭矩数据（碰撞检测）， 环境数据（温度、湿度等）， 用户指令数据（遥控或自主导航）
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- 实时采集：运行过程中持续采集， 离线采集：任务完成后存储
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- GPS/IMU， RGB-D相机， 六维力/扭矩传感器， 数据采集卡， 环境传感器（温湿度）
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常见机器人数据集采集内容
4.2 数据采集设备
常用的机器人数据采集设备包括：
机器人：Franka机器人等7DOF为主的机械臂
机器人末端工具：机器人夹爪、灵巧手、数据抓手等
遥操作设备：PNP摇杆、手柄等
视觉传感器：
如RGB-D摄像头、立体相机等，用于采集图像和深度信息。
激光雷达：
用于采集环境的三维点云数据。
力传感器：
如六维力传感器，用于采集机器人交互过程中的力反馈数据。
惯性测量单元（IMU）：
用于采集机器人的姿态、加速度等信息。
数据记录设备：
如高性能计算机或嵌入式系统，用于实时记录和存储数据。
典型数据集采集平台
4.3 数据采集方法
机器人数据采集的方法主要包括：
遥操作机器人：
摇杆控制，操作者通过手持摇杆直接操控机器人动作，适合简单任务；动作捕捉，利用传感器捕捉操作者身体动作并映射到机器人上，实现自然流畅的控制；虚拟仿真控制，操作者在虚拟环境中进行交互，系统将指令转化为机器人动作，适用于复杂任务规划。这些方法结合5G、VR等技术，可实现高精度、低延迟的远程操作，广泛应用于医疗、工业和救援等领域。
PnP数据集平台遥操作
传感器校准和采集：
通过摄像头、激光雷达、力传感器等设备直接采集环境与任务数据。视觉和力传感器的校准至关重要。视觉传感器需通过标定板进行几何校准，确保图像数据的准确性；力传感器则需在已知载荷下校准，以保证力和扭矩测量的精度。校准可消除系统误差，提高数据质量，从而优化机器人在复杂任务中的操作性能，确保其在实际应用中的可靠性和精准性。
人工标注：
标注员需对采集的视觉、力控或语音数据进行精确分类、标记和注释，例如在图像中框出目标物体、标注力传感器数据对应的接触状态或转录语音指令。高质量的人工标注为机器学习模型提供了清晰的“答案”，帮助算法更准确地学习和理解数据特征，从而提升机器人在复杂任务中的性能和适应能力。通过人工标注的方式对采集的数据进行标注，提高数据的可用性。
数据清洗：
机器人数据采集后的清洗工作是确保数据质量的关键步骤。它包括去除噪声数据、填补缺失值、纠正错误标注以及标准化数据格式。通过数据清洗，可以消除采集过程中因传感器误差、环境干扰或人为失误导致的问题，从而提高数据的准确性和一致性。高质量的数据能够显著提升机器学习模型的性能和机器人的决策能力，为机器人的智能化应用奠定坚实基。
长期记录：
在机器人长期运行过程中记录数据，用于研究机器人的长期学习与适应能力。
5. 人形机器人与单臂/双臂机械臂的数据应用对比
5.1 人形机器人的数据需求与应用
人形机器人因其拟人化的设计，在民用领域（如家庭服务、医疗护理、教育娱乐等）具有广泛的应用潜力。其数据需求主要包括：
复杂环境感知：
需要采集多样化的环境数据，以适应家庭、医院等复杂场景。
全身运动控制：
需要记录全身关节的运动数据，以实现拟人化的动作。
人机交互数据：
如语音、手势、表情等数据的采集与分析。
北京人形“天工”人形机器人
尽管人形机器人在某些场景中具有独特优势，但其研发成本高、技术复杂度大，且在实际应用中仍面临诸多挑战。
5.2 单臂/双臂机械臂的数据需求与应用
单臂和双臂机械臂在工业领域（如制造业、物流、装配等）和部分民用领域（如餐饮、零售等）中应用广泛。
机械臂操作场景
其数据需求主要包括：
高精度操作数据：
如抓取、装配、焊接等任务中的运动轨迹和力反馈数据。
环境适应性数据：
如在不同工作环境中的感知与控制数据。
任务效率数据：
如任务完成时间、成功率等。
双臂操作场景
单臂和双臂机械臂因其结构简单、成本较低、适应性强，在工业和民用领域中的应用更为广泛和成熟。
