VinT-6D|机器人操作数据集|多模态感知数据集

VinT-6D是由腾讯机器人X实验室、中山大学等机构联合创建的大规模多模态数据集，旨在提升机器人手内物体姿态估计的精度。该数据集包含200万条模拟数据（VinT-Sim）和10万条真实数据（VinT-Real），涵盖了视觉、触觉和本体感知信息。数据集通过MuJoCo和Blender进行模拟生成，并通过定制的多模态机器人平台收集真实数据，确保了数据的高质量和多模态对齐。VinT-6D主要用于机器人手内操作任务，特别是在视觉被遮挡的情况下，通过融合触觉和本体感知信息来提升物体姿态估计的准确性。

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数据集介绍

构建方式

VinT-6D数据集的构建采用了多模态数据采集方法，结合了视觉、触觉和本体感知信息。数据集分为VinT-Sim和VinT-Real两部分，分别通过MuJoCo和Blender仿真平台以及定制化的真实世界机器人平台进行数据收集。VinT-Sim通过物理仿真生成200万条数据，模拟了机器人手与物体的交互过程，确保触觉和视觉数据的精确对齐。VinT-Real则通过高精度的运动捕捉系统和多传感器集成，采集了10万条真实世界数据，确保了数据的多样性和高质量。

特点

VinT-6D数据集的特点在于其多模态数据的全面性和高质量。数据集不仅涵盖了视觉、触觉和本体感知信息，还提供了全手触觉感知数据，这在现有数据集中较为罕见。VinT-Real部分的数据采集克服了真实环境中传感器校准和多模态对齐的难题，确保了数据的精确性和实用性。此外，数据集中包含了25种日常物品，涵盖了不同材质和形状，进一步增强了数据集的多样性和泛化能力。

使用方法

VinT-6D数据集的使用方法主要围绕多模态信息的融合与6D物体姿态估计展开。研究人员可以通过数据集提供的视觉、触觉和本体感知数据，训练和验证多模态融合算法。VinT-Net作为基准方法，展示了如何通过融合视觉和触觉信息来提升物体姿态估计的精度。数据集还可用于研究机器人手在复杂抓取场景中的感知能力，特别是在视觉被遮挡的情况下，触觉和本体感知数据的补充作用。

背景与挑战

背景概述

VinT-6D数据集由Zhaoliang Wan等研究人员于2024年提出，旨在解决机器人手内物体6D姿态估计领域的大规模多模态数据稀缺问题。该数据集首次整合了视觉、触觉和本体感知三种模态，包含200万条模拟数据（VinT-Sim）和10万条真实数据（VinT-Real），分别通过MuJoCo和Blender模拟以及定制化的真实机器人平台采集。VinT-6D专注于机器人手内操作，提供了全手触觉感知和高精度对齐的多模态数据，显著推动了机器人感知与操作领域的研究。该数据集的发布填补了从模拟到真实环境的鸿沟，并为相关算法提供了基准测试平台。

当前挑战

VinT-6D数据集在构建和应用中面临多重挑战。首先，在领域问题方面，6D手内物体姿态估计的复杂性在于多模态数据的融合与对齐，尤其是在视觉被手部遮挡的情况下，触觉和本体感知数据的补充至关重要。其次，数据构建过程中，真实环境下的数据采集面临传感器校准、多模态对齐以及时间成本高等问题。此外，模拟数据与真实数据之间的域差距（sim2real gap）需要通过高精度模拟和真实数据采集来弥合。最后，数据集的多样性和通用性仍需进一步提升，以支持更广泛的机器人操作任务。

常用场景

经典使用场景

VinT-6D数据集在机器人手内物体姿态估计领域具有广泛的应用场景，尤其是在多模态感知（视觉、触觉和本体感知）的融合研究中。该数据集通过模拟和真实世界数据的结合，为研究人员提供了一个全面的基准，用于训练和验证多模态感知模型。其经典使用场景包括机器人手内物体的6D姿态估计、复杂抓取任务的规划与控制，以及多模态感知系统的性能评估。

解决学术问题

VinT-6D数据集解决了机器人手内物体姿态估计领域中的两大关键问题：一是现有数据集规模小、质量低，导致模型在真实环境中的泛化能力不足；二是现有方法多依赖于合成数据或两指夹持器，难以应对复杂场景中的遮挡和多指抓取问题。通过提供大规模、高质量的合成与真实数据，VinT-6D有效缩小了模拟与真实环境之间的差距，推动了多模态感知技术在机器人手内操作中的应用。

衍生相关工作

基于VinT-6D数据集，研究人员提出了多种经典的多模态感知模型和方法。例如，VinT-Net作为一个基准模型，通过融合视觉、触觉和本体感知信息，显著提升了6D姿态估计的精度。此外，该数据集还催生了一系列关于多模态感知融合、触觉信号建模以及模拟到真实环境迁移学习的研究工作，进一步推动了机器人手内操作技术的发展。