Open X-Embodiment Datase|机器人技术数据集|开源数据集数据集

谷歌 DeepMind 联手斯坦福大学等推出了 Open X-Embodiment Dataset，这是迄今为止最大的开源真实机器人数据集。它包含 100 多万条真实机器人轨迹，涵盖 22 个机器人实例，从单臂机器人到双手机器人和四足机器人。

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数据集介绍

构建方式

Open X-Embodiment Dataset 是由全球21个机构合作构建的大规模机器人学习数据集，涵盖了22种不同的机器人实体。该数据集通过整合60个现有的机器人数据集，并将其转换为统一的RLDS数据格式，以支持高效的并行数据加载。数据集包含了超过100万条真实机器人轨迹，涵盖了从单臂机器人到双臂机器人及四足机器人的多样化任务。通过这种跨机构、跨平台的协作，数据集展示了527种技能和160266个任务，为机器人学习提供了丰富的资源。

特点

Open X-Embodiment Dataset 的显著特点在于其多样性和广泛性。数据集不仅涵盖了多种机器人实体和环境，还包含了丰富的技能和对象类别，从日常家用物品到工业设备，几乎无所不包。此外，数据集通过语言注释进一步增强了其多样性，使得机器人能够学习从简单到复杂的各种任务。这种多样性使得数据集成为训练通用机器人策略的理想选择，能够有效提升机器人在不同平台和任务中的适应能力。

使用方法

Open X-Embodiment Dataset 提供了多种使用方式，研究人员可以通过下载数据集并使用提供的预训练模型进行推理和微调。数据集支持多种深度学习框架，并提供了详细的文档和代码示例，帮助研究人员快速上手。此外，数据集还提供了RT-X模型的预训练检查点，研究人员可以直接使用这些模型进行实验，或在此基础上进行进一步的模型优化和扩展。通过这些资源，研究人员可以探索跨平台、跨任务的机器人学习策略，推动机器人领域的研究进展。

背景与挑战

背景概述

Open X-Embodiment Dataset 是由全球21个机构合作创建的大规模机器人学习数据集，旨在通过多样化的机器人平台和环境数据，推动通用机器人策略的学习。该数据集于2024年提出，汇集了来自22种不同机器人平台的超过100万条轨迹，涵盖了527种技能和160266个任务。其核心研究问题是如何通过跨机器人平台的数据训练，实现机器人策略的正向迁移，从而提高机器人在不同任务和环境中的适应能力。该数据集的创建标志着机器人学习领域向大规模数据驱动的通用策略训练迈出了重要一步，对推动机器人技术的广泛应用具有深远影响。

当前挑战

Open X-Embodiment Dataset 面临的挑战主要集中在两个方面。首先，机器人学习领域的数据集通常规模较小且多样性不足，难以支持大规模通用模型的训练。尽管该数据集通过整合多个机器人平台的数据，提供了更广泛的覆盖，但如何有效利用这些异构数据仍是一个难题。其次，构建过程中，不同机器人平台的观测和动作空间差异显著，导致数据格式标准化和模型训练的复杂性增加。此外，如何确保模型在不同机器人平台上的正向迁移效果，以及如何处理数据中的长尾技能和稀有对象，也是该数据集需要解决的关键问题。

常用场景

经典使用场景

Open X-Embodiment Dataset 的经典使用场景在于其为机器人学习提供了大规模、多样化的数据集，涵盖了从单臂机器人到双臂机器人及四足机器人的多种形态。该数据集通过整合来自21个机构的22种不同机器人数据，展示了527种技能，适用于训练通用机器人策略。RT-X模型通过利用这些数据，能够在不同机器人平台之间实现正向迁移，提升机器人任务的执行能力。

解决学术问题

Open X-Embodiment Dataset 解决了机器人学习领域中常见的数据稀缺和多样性不足的问题。传统机器人学习方法通常依赖于特定任务、特定机器人或特定环境的数据，导致模型泛化能力有限。该数据集通过提供跨平台、跨环境的多样化数据，使得研究人员能够探索如何训练能够在不同机器人、任务和环境中高效适应的‘通用’机器人策略，推动了机器人学习向大规模数据驱动的方向发展。

衍生相关工作

Open X-Embodiment Dataset 的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在跨机器人平台迁移学习和通用机器人策略的训练方面。例如，RT-1和RT-2模型的改进版本RT-X，通过利用该数据集实现了跨平台的正向迁移。此外，该数据集还激发了关于如何利用大规模预训练模型进行机器人学习的研究，如结合视觉-语言模型的机器人控制策略，进一步推动了机器人学习的边界。