V-HOP|机器人视觉数据集|物体姿态跟踪数据集

V-HOP数据集是由布朗大学研究团队创建的，用于支持6D物体姿态跟踪研究的统一视觉触觉数据集。该数据集结合了视觉和触觉信息，通过多种夹爪和传感器布局在NVIDIA Isaac Sim模拟器中进行训练和评估。数据集整合了触觉信号和手部姿态的统一点云表示，可以适应不同的夹爪形态，并能够在novel embodiments和物体上展现出良好的泛化能力。

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数据集介绍

构建方式

V-HOP 数据集的构建旨在模拟真实世界的操作环境，以提高物体位姿跟踪的准确性和鲁棒性。数据集通过 NVIDIA Isaac Sim 模拟器收集，包含八个不同类型的抓取器和十三个物体。每个抓取器都配备了触觉传感器，用于收集触觉反馈。数据集的收集过程包括模拟器中的相机轨迹采样、物体抓取和操作，以及触觉传感器数据的收集。此外，数据集还包括抓取器的描述、关节位置、触觉传感器数据、相机与机器人框架之间的转换等信息。

使用方法

V-HOP 数据集的使用方法包括：1）训练和评估模型：数据集可以用于训练和评估物体位姿跟踪模型，以验证模型在不同抓取器和物体上的泛化能力；2）研究多模态感知：数据集可以用于研究视觉和触觉信息在物体位姿跟踪中的作用和融合方式；3）研究机器人操作：数据集可以用于研究机器人操作中的物体位姿跟踪问题，以提高机器人操作的准确性和鲁棒性。

背景与挑战

背景概述

V-HOP数据集的研究背景源于人类在操作过程中自然地整合视觉和触觉信息以实现稳健的对象感知。这种多感官整合在现实世界的应用中具有重大意义，尤其是在机器人操作领域。V-HOP数据集由布朗大学和德克萨斯大学达拉斯分校的研究人员创建，旨在解决视觉和触觉反馈在真实世界环境中泛化能力不足的问题。该数据集的核心研究问题是开发一种能够无缝整合视觉和触觉输入的物体姿态追踪方法，以实现更稳健、更通用的机器人操作。V-HOP数据集的创建对相关领域产生了深远的影响，为机器人操作领域的研究提供了新的研究方向和数据基础。

当前挑战

V-HOP数据集面临的挑战主要包括：1)跨本体学习：大多数方法过度拟合特定的抓手或触觉传感器布局，限制了其适应性；2)领域泛化：与仅使用视觉的基线相比，视觉-触觉方法难以泛化，这受到了数据多样性和模型可扩展性的限制；3)序列跟踪连贯性：现有的方法通常独立地估计每个帧的对象姿态，导致在真实世界的部署中序列跟踪的一致性较差。为了解决这些挑战，V-HOP数据集提出了一种新颖的统一触觉表示，能够有效处理多种抓手形态，并引入了一种新的基于视觉-触觉转换器的物体姿态追踪器，以实现视觉和触觉输入的无缝整合。

常用场景

经典使用场景

V-HOP数据集的经典使用场景是在机器人操作中实现精确的6D物体位姿追踪。通过融合视觉和触觉信息，V-HOP能够有效地处理多种抓取器结构，并在真实世界环境中实现鲁棒的物体位姿追踪。此外，V-HOP还可以将实时物体追踪结果集成到运动规划中，以实现精确的操作任务。

解决学术问题

V-HOP数据集解决了现有视觉追踪方法在复杂环境中的鲁棒性和泛化性问题。通过融合视觉和触觉信息，V-HOP能够在高遮挡和动态交互场景中实现精确的物体位姿追踪。此外，V-HOP还提出了一种新的触觉表示方法，能够有效地处理多种抓取器结构，并实现跨模态和跨任务的泛化。

实际应用

V-HOP数据集在实际应用场景中具有广泛的应用前景，例如在机器人操作、人机交互、虚拟现实等领域。通过融合视觉和触觉信息，V-HOP可以有效地提高机器人操作的精确度和鲁棒性，从而实现更加智能和高效的操作任务。此外，V-HOP还可以用于人机交互和虚拟现实等领域，以提高用户体验和交互效果。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作领域，精确追踪物体的位姿是核心能力之一，对于实现高效的模仿或强化学习至关重要。V-HOP数据集通过融合视觉和触觉信息，实现了在接触丰富的操作场景中的鲁棒物体感知。该数据集提出了一种新的触觉表示，能够有效处理多种抓取器形态，并通过视觉和触觉输入的整合，提高了位姿追踪的一致性和鲁棒性。V-HOP在真实世界实验中表现出色，其性能显著优于现有的视觉追踪器。此外，该数据集还展示了在运动规划中集成实时物体追踪结果的优势，为精确的操作任务提供了支持。V-HOP的模型和数据集将在论文接受后开源，为该领域的研究提供了宝贵的资源。

相关研究论文

• V-HOP: Visuo-Haptic 6D Object Pose Tracking

  布朗大学 · 2025年