智慧办公中的文件整理场景的具身智能数据集

本数据集面向家用及轻商用服务机器人在智慧办公场景中的应用需求，聚焦文件整理与归档作业这一高频精细操作任务，系统采集机器人在实际作业过程中形成的末端执行器运动轨迹、空间位姿、夹持与释放状态、操作时序信息以及与办公桌面环境、文件袋、纸质文件等办公物品交互相关数据，真实反映智慧办公环境下文件整理归档作业的操作流程与动作特征。
相关数据可用于支撑服务机器人文件整理归档作业流程建模、抓取放置动作复现、操作路径优化及作业稳定性验证，提升机器人在复杂办公环境中的精细操作能力、任务执行稳定性及动作一致性，为智慧办公机器人产品研发、系统集成及规模化应用推广提供基础数据支撑。
1. 数据采集
本数据集采集机器人在实际作业过程中形成的末端执行器运动轨迹、空间位姿、夹持与释放状态、操作时序信息以及与办公桌面环境、文件袋、纸质文件等办公物品交互相关数据，真实反映智慧办公环境下文件整理归档作业的操作流程与动作特征。数据来源为机器人本体控制系统、视觉感知系统及多类型传感器采集系统。采集的基础数据以“控制周期帧”为最小时间粒度，结合全局控制频率（fps，帧/秒）与视觉采集频率（camera_fps，帧/秒）进行同步记录。末端执行器为Omnipicker。
采集字段主要包括：机器人末端执行器空间位置与姿态数据、关节状态数据、动作控制指令数据、多视角视觉感知数据、机器人本体位姿数据及作业任务语义信息等，上述数据构成机器人具身操作行为建模及算法训练的基础数据来源。

2. 数据处理
对采集到的原始机器人操作数据进行清洗、校准及标准化处理：
（1） 异常与无效数据清理
去除传感器丢帧、通信异常、动作指令丢失及状态跳变异常数据，确保分析对象为真实有效的机器人作业过程数据。
（2） 帧同步处理
基于timestep（单位：步）与fps 建立统一时间轴，对视觉数据、状态数据及动作数据进行时间对齐，确保数据满足时序因果关系要求。

3. 轨迹学习
算法以机器人历史操作数据为训练基础，将机器人在时刻t的本体状态向量 S(t)与环境视觉感知特征向量V(t)进行融合建模，通过基于专家示教数据的模仿学习或行为克隆方法，利用深度时序策略网络学习专家操作轨迹特征，构建控制策略函数 F，实现机器人动作决策预测：
A(t+1)=F(S(t),V(t))
其中：
S(t)：机器人状态向量(state相关字段)，包括关节状态、末端位姿、执行器状态等；
V(t)：环境视觉感知特征（photo、video相关字段），包括图像特征、视频时序特征等；
F：为基于深度时序建模网络（如Transformer、Diffusion Policy 或RNN类结构）构建的控制策略模型。
A(t+1)：（action相关字段）机器人下一时刻动作控制向量。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由浙江杭绍具身智能科技创新有限公司自行采集并登记，属于制造业企业数据，包含1005条记录，格式为xlsx。数据聚焦智慧办公场景中的文件整理与归档任务，详细记录了机器人末端执行器的运动轨迹、空间位姿、关节状态、多视角视觉视频及操作语义信息，真实反映了机器人在桌面上抓取、放置文件等精细操作流程。该数据集可用于服务机器人的操作建模、路径优化和动作复现，通过模仿学习和深度时序策略网络提升机器人在复杂办公环境中的精细操作能力与任务稳定性。