RoboFAC-dataset

RoboFAC是一个面向机器人故障分析和修正的多模态视觉问答数据集，包含超过10,000个机器人操作视频和78,623个问题答案对。数据集支持视觉问答和故障推理任务，涵盖了模拟和真实世界的环境。数据集包括9,440个错误的机器人操作轨迹、78,623个问题答案对、16种不同的操作任务、53个独特的场景以及1282个成功的机器人操作轨迹（作为参考）。

RoboFAC is a multimodal visual question answering dataset designed for robot fault analysis and correction. It contains over 10,000 robot operation videos and 78,623 question-answer pairs. This dataset supports visual question answering and fault reasoning tasks, covering both simulated and real-world environments. It includes 9,440 erroneous robot operation trajectories, 78,623 question-answer pairs, 16 distinct operation tasks, 53 unique scenarios, and 1,282 successful robot operation trajectories as references.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作分析领域，RoboFAC数据集通过系统采集模拟与真实环境中的机器人操作轨迹构建而成。该数据集整合了9,440条错误操作轨迹与1,282条成功参考轨迹，覆盖16种操作任务与53个独特场景，并通过专业标注生成了78,623对高质量的问答数据，确保了多模态数据的丰富性与逻辑一致性。

特点

RoboFAC数据集的核心特点体现在其多模态结构与任务多样性上。它不仅包含大规模视频与问答对，还支持视觉问答与故障推理双重任务，涵盖从基础物体操作到复杂器械使用的16类任务场景。数据集同时提供模拟与真实环境数据，为模型泛化能力评估提供了坚实基础。

使用方法

研究者可通过克隆HuggingFace仓库获取数据集，利用training_qa.json中的结构化数据开展模型训练与评估。每条数据包含视频路径与多轮对话记录，支持端到端的视觉语言模型训练，特别适用于机器人故障检测与操作纠错任务的研究与应用。

背景与挑战

背景概述

机器人操作失败分析与修正领域近年来受到广泛关注，上海交通大学MINT研究组于2025年推出的RoboFAC数据集标志着该领域的重要进展。该数据集包含9,440条错误操作轨迹和78,623组问答对，覆盖16种操作任务和53个独特场景，旨在通过多模态视觉问答机制提升机器人对操作失败的认知与修正能力。其创新性在于融合仿真与真实环境数据，为机器人视觉-语言推理模型建立了标准化评估基准，显著推动了智能机器人自主故障诊断技术的发展。

当前挑战

机器人操作失败分析面临双重挑战：在领域层面，需解决动态环境中多步骤任务的故障归因问题，包括时空关系推理和因果链条构建；在数据集构建层面，需精确标注大规模操作视频中的错误模式，协调仿真与真实数据的分布差异，并确保问答对能准确反映故障机理。此外，跨场景泛化能力要求数据覆盖多样化的失败类型，这对标注一致性和任务复杂度提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作失败分析领域，RoboFAC数据集通过提供包含78,623个问答对的多模态视频数据，为研究者构建了详尽的失败场景库。该数据集典型应用于视觉问答任务，模型需要观察机器人操作视频片段，准确识别动作偏差并分析失败原因，例如在堆叠任务中识别抓取位置错误或运动轨迹偏差。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人操作中失败模式分类与归因的学术难题，为可解释性人工智能提供实证基础。通过模拟和真实环境中的16种操作任务，建立了跨场景的失败知识图谱，推动了对机器人操作可靠性理论的研究，显著提升了机器人在复杂环境中的容错能力和自适应决策水平。

衍生相关工作

基于RoboFAC衍生的RoboFAC-7B模型开创了多模态故障纠正的新范式，后续研究扩展了动态故障预测框架。该数据集还催生了跨模态注意力机制在机器人领域的应用研究，推动了视觉-语言-动作三元联合建模技术的发展，为具身智能系统提供了重要基准。