CALVIN|机器人操作数据集|策略训练数据集

CALVIN数据集是由清华大学和字节跳动研究等机构创建的机器人操作任务数据集，包含34个基本任务和24K人类远程操作演示，标注了语言指令。数据集大小适中，主要用于多任务桌面操作的模拟评估。数据集的创建过程涉及人类远程操作和语言标注，旨在通过丰富的任务和指令数据提升机器人策略的泛化能力。该数据集主要应用于机器人策略的训练和评估，特别是在模拟环境中测试机器人策略的有效性和鲁棒性。

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数据集介绍

构建方式

CALVIN数据集的构建基于多任务桌面操作场景，通过人工远程操作生成演示数据，并附带语言指令标注。数据集包含四个场景划分（A、B、C、D），涵盖34个基本任务，提供了24,000条人类远程操作的轨迹，每条轨迹包含少于64个时间步。该数据集的构建旨在支持语言条件下的长期机器人操作任务，通过模拟环境中的多任务操作，为机器人策略的学习提供了丰富的训练数据。

使用方法

CALVIN数据集可用于训练和评估基于视觉-语言-动作模型的机器人策略。研究者可以通过该数据集训练模型，使其能够在多任务桌面操作场景中执行连续任务，并通过语言指令理解任务目标。数据集的评估指标包括完成连续任务的成功率和平均任务长度，研究者可以通过这些指标来衡量模型的性能。此外，数据集的场景划分允许研究者在不同场景下进行训练和测试，从而评估模型的泛化能力。

背景与挑战

背景概述

CALVIN数据集由Oier Mees等人于2022年创建，旨在为语言条件下的长期机器人操作任务提供一个基准。该数据集包含了24,000个由人类远程操作的演示，涵盖了34个基本任务，并附有语言指令。CALVIN的创建旨在解决机器人领域中长期存在的挑战，即如何构建能够感知、推理并根据人类指令与物理环境交互的通用机器人策略。该数据集的发布为机器人学界提供了一个重要的资源，推动了视觉-语言-动作模型（VLAs）在多任务场景中的应用研究。

当前挑战

CALVIN数据集的构建过程中面临了多个挑战。首先，如何有效地将视觉-语言模型（VLMs）迁移到视觉-语言-动作模型（VLAs）中，尤其是在不同的骨干网络、动作预测公式、数据分布和训练方法之间存在差异的情况下。其次，如何设计VLAs的架构，使其能够充分利用VLMs的强大表示能力，同时具备高效的泛化能力。此外，数据集的多样性和质量对VLAs的训练效果至关重要，如何利用跨实体数据集进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力也是一个重要的挑战。

常用场景

经典使用场景

CALVIN数据集的经典使用场景主要集中在多任务桌面操作的模拟环境中。该数据集包含了34个基本任务，涵盖了从简单的物体旋转到复杂的序列操作，如打开抽屉并放置物体等。通过提供24,000个人类远程操作的演示，CALVIN为研究者提供了一个丰富的资源，用于训练和评估视觉-语言-动作模型（VLAs）在长时程机器人操作任务中的表现。

解决学术问题

CALVIN数据集解决了机器人领域中长期存在的挑战，即如何构建能够处理复杂任务并具有广泛泛化能力的通用机器人策略。通过提供多样化的任务和场景，CALVIN帮助研究者探索视觉-语言-动作模型在不同环境中的适应性和鲁棒性，从而推动了机器人基础模型的发展。

实际应用

CALVIN数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在家庭服务机器人、工业自动化和医疗辅助机器人等领域。通过在模拟环境中训练和验证机器人策略，研究者可以加速从模拟到现实的迁移过程，减少在实际部署中的风险和成本。

数据集最近研究

最新研究方向

CALVIN数据集在机器人领域的最新研究方向主要集中在构建通用的机器人策略，特别是通过视觉-语言-动作模型（VLAs）来实现。研究重点在于如何将预训练的视觉-语言模型（VLMs）有效地转化为VLAs，并探讨了影响VLA性能的关键因素，包括模型架构选择、动作空间设计、历史信息整合以及跨体数据的使用时机。通过大规模实验，研究揭示了连续动作空间与策略头整合历史信息的最佳组合，显著提升了模型在多任务和复杂环境中的泛化能力和数据效率。此外，研究还提出了RoboVLMs框架，为未来VLA的设计提供了灵活且易于集成的解决方案，推动了机器人基础模型的发展。

相关研究论文

• Towards Generalist Robot Policies: What Matters in Building Vision-Language-Action Models

  清华大学, 字节跳动研究, 中科院自动化所MAIS-NLPR, 上海交通大学, 新加坡国立大学 · 2024年