ROBOGROUND

ROBOGROUND是一个用于机器人操作的接地视觉语言先验数据集，由浙江大学和上海人工智能实验室创建。该数据集包含24,000个演示和112,000个多样化指令，覆盖176个不同的物体类别和3,526个独特的物体。数据集的创建过程是通过自动化管道生成的，该管道利用大规模视觉语言模型来生成目标和放置区域的掩码。这些掩码作为中间表示，用于指导低级策略网络进行对象操作任务。ROBOGROUND旨在解决机器人操作中泛化能力有限的问题，并推动机器人操作的通用性。

ROBOGROUND is a grounded vision-language prior dataset for robotic manipulation, created by Zhejiang University and Shanghai AI Laboratory. This dataset contains 24,000 demonstrations and 112,000 diverse instructions, covering 176 distinct object categories and 3,526 unique objects. The dataset is generated via an automated pipeline that leverages large-scale vision-language models to generate masks for target objects and placement regions. These masks serve as intermediate representations to guide low-level policy networks in conducting object manipulation tasks. ROBOGROUND aims to address the issue of limited generalization capability in robotic manipulation and advance the generalizability of robotic manipulation.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ROBOGROUND数据集的构建采用了自动化流水线方法，通过大规模模拟环境生成多样化的机器人操作任务。该流程首先从Objaverse中筛选出1,017个适合桌面操作的物体，并基于RoboCasa平台构建复杂场景。通过多视角渲染和GPT-4辅助，提取物体关键属性（如颜色、形状、材质），并生成包含外观、空间关系和常识推理的112K条多样化指令。最终数据集包含24K演示样本，覆盖176个物体类别和3,526个独特物体，通过系统性地增加干扰物体来提升场景复杂度。

特点

该数据集的核心特点体现在三个维度：指令多样性方面，通过外观特征、空间关系和常识推理构建的指令体系显著超越了传统固定格式指令的局限性；物体复杂度方面，3,526个跨类别物体和系统性引入的干扰物体创造了具有挑战性的操作场景；标注精细度方面，每个样本均包含目标物体和放置区域的像素级掩码，为视觉语言模型提供精确的空间引导。这种多层次的复杂性设计使数据集成为评估机器人策略泛化能力的理想测试平台。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过两种核心方式利用其价值：对于视觉语言模型训练，掩码标注数据可用于微调模型实现精准的物体定位与分割；对于策略网络训练，建议采用论文提出的双通道整合方法——将掩码信息通过通道拼接输入视觉编码器，同时通过接地感知器实现基于掩码的注意力聚焦。评估时应重点关注模型在未见物体、新类别和复杂指令下的表现，数据集内置的接触率与成功率双指标为性能量化提供标准化基准。

背景与挑战

背景概述

ROBOGROUND是由浙江大学和上海人工智能实验室联合开发的机器人操作数据集，专注于通过视觉语言先验实现机器人操作的通用化。该数据集于2025年4月发布，旨在解决机器人操作策略在复杂场景中的泛化问题。其核心创新在于引入'grounding masks'作为中间表示，既提供精确的空间引导，又通过大规模视觉语言模型的预训练实现广泛泛化能力。ROBOGROUND通过自动化流程生成包含24,000个演示和112,000条多样化指令的大规模仿真数据，显著提升了机器人策略在新物体和新环境中的适应能力。

当前挑战

ROBOGROUND面临的挑战主要体现在两个方面：首先，在领域问题方面，机器人操作需要解决复杂场景下的目标定位和精确操作问题，特别是在存在大量干扰物体的情况下保持操作准确性。其次，在数据构建过程中，如何生成足够多样化的指令和场景以覆盖各种操作情境是一大挑战，包括外观描述、空间关系和常识推理等多种指令类型的生成。此外，确保生成数据的质量和多样性之间的平衡，以及处理数千种不同物体的操作特性，都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

在机器人操作领域，ROBOGROUND数据集通过引入基于掩码的中间表示，为视觉-语言模型与底层策略网络之间建立了桥梁。该数据集最经典的使用场景在于指导机器人执行复杂的抓取与放置任务，例如在厨房环境中根据自然语言指令（如'将紫色物体从台面移至橱柜'）精确定位目标物体和放置区域。其多视角图像输入与自动化生成的高复杂度场景（包含3526个物体和112K条多样化指令），使得策略网络能够学习在存在干扰物的动态环境中实现鲁棒操作。

实际应用

该数据集的实际应用价值体现在智能家居服务机器人领域。基于ROBOGROUND训练的模型可理解包含外观属性（'拿取带白色盖子的棕色纸杯'）、空间关系（'胡萝卜右侧的物体'）和常识推理（'制作果酱需要的物品'）的复合指令，在真实厨房场景中完成餐具整理、食材分拣等任务。上海人工智能实验室的测试表明，采用掩码引导的策略在接触目标物体准确率达89%，较传统方法提升41.7个百分点，显著降低了家庭场景部署时的重复训练成本。

衍生相关工作

ROBOGROUND催生了多个标志性研究方向：1) 基于GLaMM的像素级 grounding 技术被扩展至MOO等抓取姿态预测系统；2) 其数据生成范式启发了MimicGen在长周期任务中的自动演示合成；3) 掩码感知的Grounded Perceiver架构被GR-2等后续工作改进为多模态token重组器。相关成果在CoRL 2024等会议形成'中间表示促进策略泛化'的研究脉络，其中KITE等研究进一步将掩码引导与关键点检测相结合，推动机器人操作进入语义可解释时代。