arm4r-ckpts

该数据集是用于预训练自动回归机器人模型的数据集，包含四维表示，可能包括机器人动作捕捉、环境交互等信息。数据集适用于机器人学领域的研究，特别是自动回归模型的前训练。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 库名称: pytorch
• 许可证: apache-2.0
• 标签: robotics, autoregressive
• 管道标签: robotics

数据集内容

• 标题: Pre-training Auto-regressive Robotic Models with 4D Representations
• 作者: Dantong Niu*, Yuvan Sharma*, Haoru Xue, Giscard Biamby, Junyi Zhang, Ziteng Ji, Trevor Darrell†, Roei Herzig†
• 机构: Berkeley AI Research, UC Berkeley
• 会议: ICML 2025

数据集结构

. ├── .gitattributes ├── README.md ├── model_ckpts │   ├── ft_kinova_pick_cube # 真实Kinova环境下的单任务策略，用于"pick cube"任务 │   │   ├── ft_kinova_pick_cube.pth │   │   └── run.yaml │   ├── ft_rlbench_meat_off_grill # 模拟RLBench环境下的单任务策略，用于"meat off grill"任务 │   │   ├── ft_rlbench_meat_off_grill.pth │   │   └── run.yaml │   └── pretrained_epic # 第一阶段3D点预训练模型权重 │   ├── pretrained_epic.pth │   └── run.yaml └── vision_encoder └── cross-mae-rtx-vitb.pth

相关资源

• 论文: https://arxiv.org/pdf/2502.13142
• 代码: https://github.com/Dantong88/arm4r
• 模型: https://huggingface.co/datasets/yuvansharma/arm4r-ckpts
• 数据集: https://huggingface.co/datasets/yuvansharma/arm4r-data

引用

bibtex @article{niu2025pre, title={Pre-training auto-regressive robotic models with 4d representations}, author={Niu, Dantong and Sharma, Yuvan and Xue, Haoru and Biamby, Giscard and Zhang, Junyi and Ji, Ziteng and Darrell, Trevor and Herzig, Roei}, journal={arXiv preprint arXiv:2502.13142}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学习领域，arm4r-ckpts数据集的构建采用了前沿的自回归建模方法，通过4D表示对机器人动作序列进行预训练。研究团队基于PyTorch框架，分别在真实Kinova机械臂环境和模拟RLBench环境中采集了特定任务（如'拾取立方体'和'从烤架取下肉类'）的操作数据，并采用分阶段训练策略，首阶段通过3D点云预训练模型提取空间特征，第二阶段针对具体任务进行微调。

使用方法

研究人员可通过加载不同的.pth权重文件快速部署模型，其中pretrained_epic检查点适用于迁移学习场景，而任务专用检查点（如ft_kinova_pick_cube）可直接用于相应机器人控制任务。配套的run.yaml文件详细记录了超参数配置，用户可根据需要调整batch size、学习率等关键参数。使用建议参考原始论文提供的基准测试方案，通过HuggingFace平台或GitHub仓库获取最新模型更新。

背景与挑战

背景概述

在机器人技术领域，自主决策与行为生成一直是核心研究问题之一。2025年，由加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究所（BAIR）的Dantong Niu、Yuvan Sharma等研究人员联合开发的arm4r-ckpts数据集应运而生，旨在通过自回归模型与4D表示技术推动机器人预训练领域的发展。该数据集作为《Pre-training Auto-regressive Robotic Models with 4D Representations》研究的核心成果，首次将时序空间建模与点云预训练相结合，为复杂场景下的机器人任务泛化提供了标准化评估基准。其发布的单任务策略模型（如真实Kinova环境中的“抓取立方体”和仿真RLBench中的“移除烤架肉类”任务）显著降低了机器人适应新任务的成本，对具身智能与自动化控制研究产生了深远影响。

当前挑战

arm4r-ckpts数据集面临的核心挑战体现在算法与数据两个维度。在领域问题层面，机器人动作的时序依赖性要求模型必须解决长程4D序列建模的难题，包括动态点云的空间对齐与跨模态表征融合；而真实环境与仿真环境的域差异进一步加剧了策略迁移的复杂性。在构建过程中，多视角点云数据的时空同步需要高精度传感器标定，Kinova机械臂的物理约束与RLBench仿真器的非确定性行为亦导致数据采集效率与质量难以平衡。此外，预训练阶段对计算资源的极端需求（如ViT-B架构的跨模态注意力计算）成为限制模型规模扩展的关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在机器人学领域，arm4r-ckpts数据集为自回归机器人模型的预训练提供了关键支持。该数据集通过4D表示方法，能够捕捉机器人操作过程中的时空动态特性，特别适用于连续动作预测和任务规划的研究。经典使用场景包括机器人抓取任务和复杂操作序列的模拟，例如在RLBench环境中完成‘将肉从烤架上取下’等精细操作。

解决学术问题

arm4r-ckpts数据集解决了机器人学中自回归模型预训练的若干核心问题。其4D表示方法有效整合了时空信息，弥补了传统3D模型在动态场景建模中的不足。该数据集为研究跨任务泛化能力和少样本学习提供了基准，显著推动了机器人操作策略的通用性研究，对提升自主机器人的适应性和效率具有重要理论意义。

实际应用

在实际应用中，arm4r-ckpts数据集支持了多种机器人系统的开发与优化。基于该数据集训练的模型已成功应用于真实Kinova机械臂的立方体抓取任务，展示了从仿真到现实迁移的可行性。工业场景中的分拣、装配等操作流程均可受益于该数据集提供的预训练模型，大幅降低了机器人技能学习的开发成本。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人学领域，arm4r-ckpts数据集代表了自回归模型与4D表示相结合的前沿探索。该数据集通过预训练框架，将时空动态建模引入机器人任务规划，特别是在复杂操作场景如RLBench仿真环境和真实Kinova机械臂控制中展现了卓越的泛化能力。当前研究聚焦于如何利用4D点云序列增强多任务策略的迁移学习效率，这与2025年ICML会议揭示的具身智能发展趋势深度契合。其开源模型权重为跨模态表征学习提供了基准，推动了机器人视觉-动作协同建模的理论突破与实际部署的衔接。