M3Bench|机器人学数据集|全身运动生成数据集

arXiv2024-10-09 更新2024-10-12 收录

机器人学

全身运动生成

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http://arxiv.org/abs/2410.06678v1

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资源简介：

M3Bench是由华中科技大学和北京通用人工智能研究所联合开发的一个全面的全身运动生成基准数据集，旨在促进家庭环境中移动操作的研究。该数据集包含30,000个物体重新排列任务，跨越119个不同的家庭场景，涵盖了广泛的环境和任务目标约束。数据集通过M3BenchMaker工具自动生成，该工具从高级任务指令生成协调的全身运动轨迹，仅需要基本的场景和机器人信息。M3Bench的应用领域包括机器人学中的全身运动生成，旨在解决在复杂3D环境中移动操作的协调问题。

提供机构：

华中科技大学电子信息与通信学院

创建时间：

2024-10-09

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

M3Bench数据集的构建基于M3BenchMaker工具，该工具通过高层次的任务指令自动生成全身运动轨迹。具体而言，M3BenchMaker利用条件场景采样器生成多样化的初始配置，结合目标配置生成器和虚拟运动链问题生成器，生成符合任务目标和环境约束的全身运动轨迹。这一过程不仅简化了数据收集的复杂性，还确保了数据集的多样性和真实性，涵盖了30,000个物体重排任务和119个家庭场景。

使用方法

M3Bench数据集的使用方法多样，适用于多种研究目的。研究人员可以利用数据集中的专家演示和元数据进行模型训练和评估，特别是在全身运动生成和物体重排任务中。通过M3BenchMaker工具，用户还可以根据自定义的机器人和场景配置生成额外的数据样本，进一步扩展数据集的应用范围。此外，数据集的多样性和真实性使其成为评估模型在复杂环境中泛化能力的理想平台。

背景与挑战

背景概述

M3Bench，由Zeyu Zhang、Sixu Yan等研究人员于2024年提出，是一个专注于移动操作中全身运动生成的综合基准。该数据集的核心研究问题是如何在3D场景中生成协调的全身运动轨迹，以实现对象的重新排列。M3Bench通过提供30,000个对象重新排列任务，涵盖119个家庭场景，显著推动了具身人工智能领域的发展。其主要贡献在于提供了一个自动化的数据生成工具M3BenchMaker，该工具能够从高级任务指令中生成协调的全身运动轨迹，极大地简化了数据收集过程。

当前挑战

M3Bench面临的挑战主要集中在两个方面：一是解决领域问题，即在复杂的3D环境中生成协调的全身运动轨迹，这需要机器人理解其自身结构、环境约束和任务目标；二是数据集构建过程中的挑战，包括如何高效地生成大量高质量的示范数据，以及如何确保这些数据在物理模拟中的可行性。此外，当前最先进的模型在处理协调基座和手臂运动时仍显不足，尤其是在遵循环境上下文和任务特定约束方面，这凸显了开发新模型的迫切需求。

常用场景

经典使用场景

M3Bench数据集的经典使用场景在于为移动操作任务中的全身运动生成提供全面的基准测试。该数据集通过30,000个物体重新排列任务，涵盖119个家庭场景，挑战移动操作器在3D场景中生成协调的全身运动轨迹，以实现物体的拾取和放置。这种场景不仅要求机器人理解其自身配置和环境约束，还需根据任务目标生成协调的运动轨迹，从而推动了在复杂环境中移动操作的研究。

解决学术问题

M3Bench数据集解决了现有移动操作研究中缺乏全面数据集的问题，特别是关于全身运动在3D场景中的生成。通过提供大量真实世界的任务和场景，该数据集帮助研究人员开发和评估能够理解和适应复杂环境的机器人模型。这不仅推动了移动操作技术的进步，还为全身运动生成的研究提供了新的方向和挑战，从而促进了机器人技术在实际应用中的发展。

实际应用

M3Bench数据集的实际应用场景广泛，包括家庭服务机器人、物流自动化和工业制造等领域。在这些应用中，机器人需要能够在复杂和动态的环境中执行物体拾取和放置任务。通过使用M3Bench数据集进行训练和测试，机器人可以更好地理解和适应不同的家庭和工作环境，提高其操作的准确性和效率。这不仅提升了机器人的实用性，还为实现更智能和自适应的机器人系统奠定了基础。

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