Circuit Robot

一个开源数据集，用于训练SO-ARM100机器人手臂进行电路连接。数据集包括打开鳄鱼夹、放置AA电池和点亮LED灯泡等任务。数据收集包括35个情景，每个情景收集了SO-ARM101的视觉和动力学信息。

This is an open-source dataset designed for training the SO-ARM100 robotic arm to perform circuit connection tasks. The dataset includes tasks such as opening alligator clips, placing AA batteries, and lighting LED bulbs. Data collection covers 35 scenarios, with visual and dynamic information of the SO-ARM101 collected for each scenario.

原始信息汇总

Circuit Robot 数据集概述

数据集背景

• 团队: Sandeep Kodam, Gangadhara Naga Sai G, Hildelith Leyser, Ronan Takizawa, Thanh Trung M.
• 成就: 在Hugging Face机器人黑客松日本地区获得第1名，全球第4名。
• 问题陈述: 大多数用于训练机器人执行电子任务的数据集是专有且封闭的，限制了开源机器人智能的发展。
• 解决方案: 提供一个开源数据集，用于训练Huggingface的SO-ARM100机械臂进行电路连接。

数据集特点

• 开放鳄鱼夹: 机械臂拾取并打开鳄鱼夹。
• 电池放置: 机械臂拾取并放置AA电池到电源中。
• 点亮LED: 机械臂连接电源到LED灯泡以点亮。

数据集详情

• 鳄鱼夹数据集: https://huggingface.co/datasets/LeRobot-worldwide-hackathon/141-Electrify-open_alligator
• 电池放置数据集: https://huggingface.co/datasets/LeRobot-worldwide-hackathon/141-Electrify-insertbattery

模型详情

• 鳄鱼夹模型: https://huggingface.co/Ganga008/allegator_place_orange
• 电池放置模型: https://huggingface.co/ronantakizawa/battery-placement

方法与实现

• 数据收集: 收集了35个电池放置和鳄鱼夹打开的数据片段，每个片段包含SO-ARM101的视觉和动力学信息。
• 模仿学习: 使用领导者和跟随者SO-ARM101收集运动数据（视觉、动力学）。
• 环境设置:
  • 电池放置: 电池尺寸14mm x 50mm，中心位置(30cm, 20cm)，电池座位置(10cm, 20cm)。
  • 鳄鱼夹打开: 鳄鱼夹位置(30cm, 20cm)，终端位置(10cm, 20cm)，夹子尺寸3cm x 2cm。
• 训练: 使用ACT和Diffusion学习方法，基于Huggingface提供的训练脚本，在A100和H100 GPU上运行。
• 训练超参数:
  • ACT: 6个transformer块，512嵌入维度，8个注意力头，1e–4学习率，64批次大小，100k学习步数。
  • Diffusion: 100扩散步数，64批次大小，200k学习步数。
• 评估:
  • 电池放置: 准确率10%。
  • 鳄鱼夹打开: 准确率40%。
  • ACT模型表现优于Diffusion模型，动作更流畅。
• 下一步: 收集更多数据片段以提高模型准确性，对鳄鱼夹进行颜色编码以提高检测清晰度。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，Circuit Robot数据集的构建采用了创新的模仿学习方法。研究团队使用SO-ARM101机械臂作为主从设备，通过内置摄像头和旋转部件收集视觉与动力学数据。数据采集过程包含35个独立场景，每个场景在40cm×40cm的工作空间内进行精确定位：电池（14mm×50mm）与电池座分别置于(30cm,20cm)和(10cm,20cm)坐标点，鳄鱼夹（3cm×2cm）与接线端子采用相同空间布局。训练阶段运用ACT（6个Transformer模块、512维嵌入）和扩散模型（100扩散步长）两种算法，在A100/H100 GPU上完成10万至20万步训练。

特点

该数据集在开放式机器人学习领域具有显著价值，其核心特点体现在多模态任务覆盖与真实场景还原度。数据集包含电池安装和鳄鱼夹操作两个子任务，完整再现电路搭建的关键步骤。特别值得注意的是，所有实验对象均采用真实电子元件（如AA电池、Osoyoo科学实验套件组件），并通过固定装置确保场景一致性。虽然评估显示电池放置准确率仅10%、鳄鱼夹操作达40%，但ACT模型展现出的流畅动作轨迹为后续研究提供了重要参考。数据集还保留了色彩识别缺陷（绿色鳄鱼夹与端子颜色混淆）等真实操作难点，为改进视觉识别算法提供了明确方向。

使用方法

研究者可通过Hugging Face平台获取分任务数据集（鳄鱼夹操作与电池放置）及预训练模型（ACT与扩散模型）。使用流程建议遵循标准机器人学习范式：首先加载Lerobot评估脚本验证模型性能，随后根据实际需求选择ACT架构（适合动作流畅性要求高的场景）或扩散模型（适合概率分布学习）。由于现有模型准确率有限，建议用户优先进行数据增强，特别是增加场景样本量并采用颜色编码区分操作对象。对于电路构建任务，可将两个子任务模型串联使用，同时注意工作空间尺寸与原始训练环境（40cm×40cm）的比例适配。

背景与挑战

背景概述

Circuit Robot数据集由Sandeep Kodam等研究人员在Hugging Face机器人黑客松比赛中开发，旨在解决电子任务机器人训练数据集的封闭性问题。该数据集专注于训练SO-ARM101机械臂完成电路连接任务，包括开启鳄鱼夹、放置电池以及点亮LED灯泡等操作。作为开源数据集，其推出不仅填补了相关领域的数据空白，还为开源机器人智能的发展提供了重要支持。该数据集在比赛中获得了日本区域第一名和全球第四名的成绩，展示了其在机器人操作任务中的潜力。

当前挑战

Circuit Robot数据集面临的挑战主要体现在任务精度和模型性能上。电池放置任务的准确率仅为10%，鳄鱼夹开启任务的准确率为40%，表明模型在复杂操作中的表现仍有较大提升空间。数据收集过程中，机械臂对颜色相近物体的区分能力不足，例如绿色鳄鱼夹与绿色终端的混淆问题。此外，扩散学习方法因计算资源消耗过大，导致机械臂动作流畅性不如ACT方法。未来需要通过增加训练数据量、优化物体颜色编码以及改进模型架构来进一步提升性能。

常用场景

经典使用场景

在机器人学与自动化领域，Circuit Robot数据集为研究机械臂执行精细电子任务提供了重要支持。该数据集特别适用于训练机械臂完成电路连接任务，如夹取鳄鱼夹、放置电池以及点亮LED灯等操作。通过模仿学习，机械臂能够从视觉和动力学数据中学习复杂动作，为后续的自动化电路组装研究奠定基础。

衍生相关工作

围绕Circuit Robot数据集，已衍生出多项经典研究工作。例如，基于ACT和扩散学习方法训练的机械臂控制模型，进一步优化了动作流畅性与准确性。此外，该数据集还启发了对多模态数据（如视觉与动力学结合）在机器人任务中的应用研究，为后续开源机器人项目提供了重要参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人技术领域，Circuit Robot数据集为开源机器人智能的发展提供了重要支持。该数据集专注于训练SO-ARM101机械臂完成电子电路连接任务，包括鳄鱼夹操作、电池放置和LED灯点亮等关键步骤。前沿研究主要集中在模仿学习和强化学习算法的优化上，特别是ACT（Actor-Critic with Transformer）和Diffusion方法的对比实验。尽管当前模型的准确率仍有提升空间，但这一开源数据集的出现填补了电子任务机器人训练数据的空白，为后续研究提供了宝贵的基础。随着开源机器人社区的蓬勃发展，Circuit Robot数据集有望推动机械臂在精密电子装配领域的应用，进一步降低相关技术的开发门槛。