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TraceVLA Dataset|机器人操作数据集|视觉语言动作模型数据集
收藏arXiv2024-12-14 更新2024-12-25 收录
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http://arxiv.org/abs/2412.10345v1
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TraceVLA数据集由马里兰大学学院市分校和微软研究院共同创建，包含15万条机器人操作轨迹，旨在提升视觉语言动作模型在空间-时间动态任务中的表现。该数据集通过视觉轨迹提示技术，将机器人历史动作轨迹编码为视觉输入，帮助模型更好地理解空间和时间关系。数据集的创建过程涉及使用Co-Tracker算法生成密集点轨迹，并将其应用于机器人操作任务中。该数据集主要应用于机器人操作任务的泛化能力提升，旨在解决复杂操作任务中的空间-时间动态问题。
提供机构：
马里兰大学学院市分校, 微软研究院
创建时间：
2024-12-14
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
TraceVLA数据集的构建基于视觉轨迹提示技术，旨在增强视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作任务中的时空感知能力。数据集包含了15万条机器人操作轨迹，每条轨迹通过视觉轨迹提示技术进行标注。具体而言，研究人员使用Co-Tracker算法从历史图像序列中提取密集点轨迹，并通过分析像素位置变化识别出活跃点轨迹。这些活跃点轨迹随后被叠加到机器人原始观察图像上，形成视觉提示，为模型提供历史动作的空间信息。此外，数据集还结合了来自BridgeData-v2、Google RT1机器人数据集以及WidowX250机器人实验的120条演示轨迹，确保了数据的多样性和广泛性。
使用方法
TraceVLA数据集的使用方法主要包括模型的训练和评估。在训练阶段，研究人员基于OpenVLA模型，使用视觉轨迹提示技术对数据集进行微调，以增强模型对时空动态的感知能力。具体而言，模型输入包括原始观察图像和叠加了视觉轨迹的图像，两者通过特殊的分隔符连接，并结合任务语言指令，最终输出动作预测。在评估阶段，模型在SimplerEnv模拟器和WidowX250真实机器人平台上进行了广泛的测试，涵盖了137种环境配置和4项真实机器人任务。通过对比实验，TraceVLA模型在模拟环境和真实机器人任务中均表现出显著的性能提升，验证了视觉轨迹提示技术的有效性。
背景与挑战
背景概述
TraceVLA数据集是由马里兰大学和微软研究院的研究团队于2024年提出的，旨在增强视觉-语言-动作（VLA）模型在机器人操作任务中的时空感知能力。该数据集包含15万条机器人操作轨迹，通过视觉轨迹提示技术，将机器人过去的状态-动作轨迹编码为视觉信息，从而帮助模型更好地预测动作。TraceVLA模型在仿真环境和真实机器人任务中均表现出色，尤其是在处理复杂操作任务时，显著优于现有的VLA模型。该数据集的提出为机器人学习领域提供了新的研究方向，特别是在多任务泛化和时空感知方面。
当前挑战
TraceVLA数据集面临的挑战主要包括两个方面。首先，在领域问题方面，现有的VLA模型在处理机器人操作任务时，往往缺乏对时空动态的理解，导致在面对复杂任务时表现不佳。TraceVLA通过引入视觉轨迹提示技术，试图解决这一问题，但如何进一步提升模型对复杂时空关系的理解仍是一个挑战。其次，在数据集构建过程中，研究人员需要处理大量的机器人操作轨迹数据，并确保视觉轨迹的准确性和有效性。此外，如何在保证数据质量的同时，降低计算成本和提高模型的推理效率，也是构建过程中需要克服的技术难题。
常用场景
经典使用场景
TraceVLA数据集在机器人操作任务中展现了其独特的优势，尤其是在需要空间-时间感知的复杂操作场景中。通过视觉轨迹提示技术，该数据集能够有效捕捉机器人末端执行器的历史运动轨迹，并将其编码为视觉输入，从而增强模型对空间和时间动态的理解。这种技术在模拟环境和真实机器人任务中均表现出色，特别是在需要处理多步操作和复杂物体交互的场景中，TraceVLA模型能够显著提升任务的完成率和鲁棒性。
解决学术问题
TraceVLA数据集解决了机器人操作策略在空间-时间感知方面的不足。传统的视觉-语言-动作模型（VLA）在处理复杂操作任务时，往往难以捕捉历史运动轨迹，导致决策过于依赖当前输入。通过引入视觉轨迹提示，TraceVLA模型能够显式地编码多时间点的轨迹信息，从而提升模型对空间和时间关系的理解。这一创新不仅提高了模型在模拟环境中的表现，还在真实机器人任务中展现了卓越的泛化能力，尤其是在面对不同机器人配置和任务变化时，TraceVLA模型表现出了显著的性能优势。
实际应用
在实际应用中，TraceVLA数据集被广泛用于提升机器人操作任务的效率和准确性。例如，在工业自动化中，机器人需要执行复杂的抓取和放置操作，TraceVLA模型通过视觉轨迹提示能够更好地理解物体的运动轨迹，从而优化操作路径，减少错误率。此外，在家庭服务机器人领域，TraceVLA模型能够处理多样化的任务，如折叠衣物、拾取物品等，展现出强大的适应性和泛化能力。这些应用不仅提升了机器人的操作效率，还为其在复杂环境中的自主决策提供了有力支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在机器人学习领域，TraceVLA数据集的最新研究方向聚焦于通过视觉轨迹提示增强视觉-语言-动作（VLA）模型的空间-时间感知能力。传统的VLA模型在处理复杂的机器人操作任务时，往往难以捕捉空间和时间的动态变化，导致其在面对新对象、环境和任务时表现不佳。TraceVLA通过引入视觉轨迹提示技术，将机器人过去的状态-动作轨迹编码为视觉信息，显著提升了模型在预测动作时的时空感知能力。该数据集包含15万条机器人操作轨迹，并通过在OpenVLA模型上进行微调，开发了TraceVLA模型。实验表明，TraceVLA在仿真环境和真实机器人任务中均表现出色，尤其在处理多样化的机器人形态和场景时展现了强大的泛化能力。这一研究不仅推动了VLA模型在机器人操作中的应用，还为未来研究提供了新的方向，如结合多模态数据和3D点云信息，进一步提升模型的时空推理能力。
相关研究论文
- 1TraceVLA: Visual Trace Prompting Enhances Spatial-Temporal Awareness for Generalist Robotic Policies马里兰大学学院市分校, 微软研究院 · 2024年
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数据主题
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优质数据集
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任务类型
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