robogate-failure-dictionary
收藏Hugging Face2026-03-29 更新2026-03-30 收录
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https://huggingface.co/datasets/liveplex/robogate-failure-dictionary
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资源简介：
RoboGate Failure Dictionary 是一个结构化的机器人AI故障模式数据库，包含超过50,000个经过物理验证的抓取放置失败模式，覆盖四种机器人模型（Franka Panda、UR5e、UR3e、UR10e）。数据通过NVIDIA Isaac Sim物理模拟使用两阶段自适应采样方法收集，记录了机器人成功或失败抓取放置任务的确切条件。数据集包含详细的参数空间（如摩擦系数、质量、尺寸等）和关键发现（如摩擦阈值、失败模式转变等）。适用于机器人故障分析、自适应采样研究和物理AI任务。数据集规模为10K<n<100K，支持英文和韩文。
创建时间：
2026-03-21
原始信息汇总
RoboGate Failure Dictionary 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称：RoboGate Failure Dictionary
- 发布者：RoboGate Team
- 许可协议：MIT
- 主要任务类别：机器人学
- 标签：故障分析、抓取放置、Isaac Sim、Franka Panda、UR5e、UR3e、UR10e、领域随机化、拉丁超立方采样、自适应采样、物理人工智能
- 数据规模：10K<n<100K
- 语言：英语、韩语
核心描述
一个从NVIDIA Isaac Sim物理模拟中收集的机器人AI故障模式结构化数据库，采用两阶段自适应采样方法。每个实验记录了机器人在抓取放置任务中成功或失败的确切条件。包含超过50,000个经过物理验证的抓取放置故障模式，覆盖4种机器人。
关键统计
| 机器人/配置 | 实验数量 | 成功率 |
|---|---|---|
| Franka Uniform | 10,000 | 33.3% |
| Franka Boundary | 10,000 | 63.8% |
| UR5e | 10,000 | 74.3% |
| UR3e | 10,000 | 10.0% |
| UR10e | 10,000 | 0.0% |
| 总计 | 50,000+ | — |
| Franka 综合 | — | 48.6% |
| 风险模型AUC | 0.65 (Uniform) / 0.777 (Boundary) | — |
| 采样方法 | Uniform LHS / Boundary LHS / Two-Stage | — |
主要发现
- 最强故障预测因子：摩擦系数 × 质量的交互作用（z = -10.00）
- 摩擦阈值：0.492 ± 0.031（低于此值将引发故障级联）
- 通用危险区：质量 > 0.93 kg时，所有机器人成功率均低于40%
- 边界方程：μ*(m) = (1.469 + 0.419m) / (3.691 - 1.400m)
- AUC提升：通过边界聚焦采样，AUC从0.65提升至0.777（+19.5%）
- 故障模式转变：摩擦系数降低 → 超时 → 碰撞 → 抓取失败
两阶段自适应采样
- 第一阶段 - 均匀探索（40,000个实验）：使用拉丁超立方采样均匀覆盖参数空间，识别边界区域并建立初始风险模型（AUC 0.65）。涵盖Franka Panda 10K和UR5e 10K。
- 第二阶段 - 边界聚焦（10,000个实验）：仅针对Franka Panda，在边界/过渡区域（特别是摩擦阈值0.492附近）进行集中采样，揭示了均匀采样无法发现的故障模式转变，将风险模型AUC提升至0.777。
通用危险区（质量 > 0.93 kg）
| 质量范围 | Franka 成功率 | UR5e 成功率 |
|---|---|---|
| 0.93 – 1.23 kg | 21.4% | 30.9% |
| 1.23 – 1.52 kg | 14.9% | 25.3% |
| 1.52 – 1.82 kg | 12.5% | 28.9% |
| 1.82 – 2.11 kg | 6.6% | 28.1% |
参数空间
| 参数 | 范围 | 尺度 | 参考论文 |
|---|---|---|---|
| 摩擦系数 | 0.05 – 1.2 | 对数均匀 | SIMPLER 2024 |
| 质量 | 0.05 – 2.0 kg | 对数均匀 | SIMPLER 2024 |
| 质心偏移 | 0.0 – 0.40 | 均匀 | Suction Grasp 2025 |
| 尺寸 | 0.02 – 0.12 m | 均匀 | SIMPLER 2024 |
| 逆运动学噪声 | 0.0 – 0.04 rad | 均匀 | ICRA Sim2Real 2025 |
| 障碍物数量 | 0 – 4 | 整数 | RoboFAC 2025 |
| 形状 | 5种类型 | 分类 | Grasp Anything 2024 |
| 放置类型 | 14种类型 | 分类 | ALEAS 2025 |
研究基础
| 设计选择 | 参考论文 | 年份 |
|---|---|---|
| 两阶段自适应采样 | ALEAS | 2025 |
| 摩擦系数 × 质量交互作用 | SIMPLER | CoRL 2024 |
| 故障分类法 | RoboFAC | NeurIPS 2025 |
| 跨机器人验证 | RoboMIND | RSS 2025 |
| UR系列特定故障 | Guardian | ICRA 2025 |
| 置信区间 | SureSim | Badithela 2025 |
| GPU模拟 | Isaac Lab | NVIDIA 2025 |
| 抓取评估 | Isaac Sim Grasping SDG | NVIDIA 2025 |
VLA基准测试 - 4模型排行榜
在RoboGate的68个场景对抗性测试套件上评估了四个视觉语言动作模型。所有模型成功率均为0%，包括NVIDIA官方的GR00T N1.6模型。
| 模型 | 参数量 | 成功率 | 置信度 | 故障模式 |
|---|---|---|---|---|
| 脚本控制器 | — | 100% (68/68) | 76/100 | — |
| GR00T N1.6 (NVIDIA) | 3B | 0% (0/68) | 1/100 | 抓取失败 + 碰撞 |
| OpenVLA (Stanford + TRI) | 7B | 0% (0/68) | 27/100 | 以抓取失败为主，无碰撞 |
| Octo-Base (UC Berkeley) | 93M | 0% (0/68) | 1/100 | 抓取失败 79%，碰撞 21% |
| Octo-Small (UC Berkeley) | 27M | 0% (0/68) | 1/100 | 抓取失败 79.4%，碰撞 20.6% |
模型规模并非瓶颈，即使是NVIDIA旗舰的30亿参数模型也无法弥合训练与部署之间的分布差距。
排行榜：https://robogate.io/vla 论文：https://arxiv.org/abs/2603.22126
使用方式
python from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("liveplex/robogate-failure-dictionary") print(ds["train"][0])
过滤危险区
danger = ds["train"].filter(lambda x: x["zone"] == "danger") print(f"Danger zones: {len(danger)}")
引用
bibtex @dataset{robogate_failure_dictionary_2026, title={RoboGate Failure Dictionary: 30K Physics-Validated Pick & Place Failure Patterns}, author={RoboGate Team}, year={2026}, url={https://huggingface.co/datasets/liveplex/robogate-failure-dictionary}, note={Franka Panda + UR5e, Two-Stage Adaptive Sampling, AUC 0.777} }
相关链接
- GitHub：https://github.com/liveplex-cpu/robogate-failure-dictionary
- RoboGate平台：https://github.com/liveplex-cpu/robogate
搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在机器人抓取与放置任务的研究领域，数据集的构建往往依赖于高保真物理仿真。RoboGate Failure Dictionary 的构建采用了创新的两阶段自适应采样策略。第一阶段通过拉丁超立方采样在参数空间内进行均匀探索，覆盖了四款主流机器人模型，生成了四万条实验记录以初步识别失败边界。第二阶段则聚焦于边界区域，针对摩擦阈值等关键参数进行密集采样，从而揭示了均匀采样难以捕捉的失败模式转变，将风险模型的预测性能显著提升了19.5%。
使用方法
研究人员可通过Hugging Face的`datasets`库便捷加载此数据集，进行深入的失败分析与模型验证。典型应用包括利用其结构化字段筛选特定危险工况下的数据，以评估机器人控制策略或视觉语言动作模型的鲁棒性。该数据集已作为一个基准测试套件，用于揭示当前先进模型在仿真到现实分布迁移中存在的显著差距，所有测试的视觉语言动作模型在该对抗性场景下的成功率均为零，这为后续研究指明了关键挑战与改进方向。
背景与挑战
背景概述
在机器人学领域，物理仿真与真实世界之间的性能鸿沟长期制约着智能体在复杂操作任务中的可靠部署。RoboGate Failure Dictionary 数据集由 RoboGate 团队于2026年创建，旨在系统性地构建一个经过物理验证的机器人拾放操作失败模式数据库。该数据集依托 NVIDIA Isaac Sim 仿真平台，采用两阶段自适应采样策略，涵盖了 Franka Panda、UR5e、UR3e 及 UR10e 四款主流机械臂在多样化物理参数下的五万余次实验记录。其核心研究问题聚焦于揭示机器人操作失败的内在物理规律与边界条件，特别是摩擦系数与负载质量之间的非线性交互作用，为机器人故障分析与鲁棒控制提供了高保真的数据基础，显著推动了物理人工智能领域从仿真到实物的可预测性研究。
当前挑战
该数据集致力于解决机器人拾放操作中因物理参数不确定性导致的性能退化与失败预测难题。首要挑战在于精确建模高维参数空间中的失败边界，例如识别出摩擦阈值（0.492 ± 0.031）与质量危险区（>0.93 kg）等临界条件，这些区域中微小的参数波动即可引发从超时、碰撞到抓取失误的连锁失败模式。在构建过程中，研究团队面临如何高效探索广阔参数空间的挑战，初始的均匀拉丁超立方采样虽能覆盖全局，但对失败边界的分辨率不足，风险模型 AUC 仅达 0.65。为此引入的第二阶段边界聚焦采样，通过针对性采集边界区域数据，将模型鉴别力提升至 0.777，但这一过程亦凸显了在仿真中精确复现复杂物理交互与失败模式转换的数据采集复杂性。
常用场景
经典使用场景
在机器人学领域，物理模拟是评估抓取操作鲁棒性的关键环节。RoboGate Failure Dictionary 数据集通过两阶段自适应采样策略，系统性地收集了超过五万次物理验证的拾取放置失败模式。其经典使用场景在于为机器人抓取策略的仿真测试提供基准，特别是在参数空间边界区域，如摩擦系数低于0.492或质量超过0.93公斤的危险区域，研究人员能够利用该数据集精确识别导致操作失败的临界条件，从而优化控制算法在复杂物理环境中的表现。
解决学术问题
该数据集有效解决了机器人学中仿真到现实迁移的分布差距问题。通过拉丁超立方采样和边界聚焦采样相结合的方法，它揭示了摩擦与质量交互作用作为失败最强预测因子的规律，并量化了通用危险区域的存在。这不仅提升了风险模型的预测性能，使AUC从0.65提高至0.777，而且为建立跨机器人平台的失败分类学提供了实证基础，推动了自适应采样理论与物理人工智能的交叉研究。
实际应用
在实际工业自动化场景中，RoboGate Failure Dictionary 能够指导机器人系统的安全部署与故障预防。例如，在物流分拣或装配线上，工程师可依据数据集中的失败模式阈值，预先调整机械臂的抓取参数，避免因物体质量过大或表面摩擦不足导致的抓取失误。此外，数据集支持对多种机器人型号的验证，有助于制造商为Franka Panda或UR系列机器人定制更可靠的抓取策略，减少生产中断与设备损坏风险。
数据集最近研究
最新研究方向
在机器人灵巧操作领域，物理模拟与故障分析正成为提升系统鲁棒性的关键路径。RoboGate故障词典通过两阶段自适应采样策略，系统性地揭示了抓取放置任务中摩擦系数与物体质量的交互作用作为核心失效预测因子，其构建的边界聚焦采样方法将风险模型AUC提升至0.777，显著优化了故障模式的识别精度。该数据集不仅支撑了通用危险区域的量化界定，如质量超过0.93千克时成功率急剧下降的普适现象，更在视觉语言动作模型基准测试中暴露出当前前沿模型在仿真到现实分布差距上的根本性挑战，为下一代物理人工智能的可靠性验证与算法设计提供了至关重要的实证基础。
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