RoboMIND 2.0

RoboMIND 2.0数据集提供了一个开源的、基于Isaac Sim的仿真环境，包含训练数据和标准化基准代码，使研究人员能够在仿真环境中快速评估模型和验证算法。

The RoboMIND 2.0 dataset provides an open-source Isaac Sim-based simulation environment, along with training data and standardized benchmark code, enabling researchers to rapidly evaluate models and validate algorithms within this simulation environment.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称：RoboMIND 2.0
• 开源内容：基于Isaac Sim的仿真环境、训练数据和标准化基准测试代码
• 主要用途：为研究人员提供开箱即用的资源，用于在仿真环境中进行快速模型评估和算法验证

数据详情

• 数据格式：HDF5
• 数据收集环境：Isaac Sim 4.5
• 备注：在Isaac Sim 5.1中收集的仿真数据将于近期开源

基准测试任务

任务通过--task参数指定，每个任务提供50个场景，每次仿真启动时会随机选择一个。

任务名称	机器人	任务描述	HDF5数据链接	官方测试结果（成功率%）
TienKung_task_01	TienKung2.0	用右臂将纸杯放入篮子	https://modelscope.cn/datasets/X-Humanoid/RoboMIND2.0-Tienkung-sim/tree/master/data/tienkung_sim/121-right_arm_put_paper_cup_into_box/success_episodes	62.2
TienKung_task_02	TienKung2.0	旋转锅柄，从6点钟方向转到9点钟方向	https://modelscope.cn/datasets/X-Humanoid/RoboMIND2.0-Tienkung-sim/tree/master/data/tienkung_sim/122-rotate_pot_handle/success_episodes	50.8
TienKung_task_03	TienKung2.0	整理桌面，使用左右机械臂将桌面上的工业交换机物体放入篮子	https://modelscope.cn/datasets/X-Humanoid/RoboMIND2.0-Tienkung-sim/tree/master/data/tienkung_sim/103-put_switch_on_desktop_into_basket/success_episodes	19.8
TienKung_task_04	TienKung2.0	右臂拉出架子，左臂将交换机放在架子上，右臂推回架子	https://modelscope.cn/datasets/X-Humanoid/RoboMIND2.0-Tienkung-sim/tree/master/data/tienkung_sim/115-right_arm_pulls_out_storage_shelf_and_left_arm_places_switch_on_shelf_and_right_arm_closes_shelf/success_episodes	9.6

相关资源

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2512.24653
• ModelScope数据集主页：https://modelscope.cn/datasets/X-Humanoid/RoboMIND2.0
• 分支说明：为获得更好效果，请使用isaacsim-4.5分支代码（https://github.com/Open-X-Humanoid/RoboMIND-Sim/tree/isaacsim-4.5）

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作与决策领域，高质量仿真数据的获取对于模型训练至关重要。RoboMIND 2.0数据集依托NVIDIA Isaac Sim 4.5仿真平台构建，通过精心设计的任务场景采集机器人交互数据。数据采集过程在高度拟真的物理环境中进行，针对TienKung2.0双足机器人执行如放置纸杯、旋转锅柄等精细操作任务，记录了成功完成动作的完整轨迹序列，并以HDF5格式存储，确保了数据的结构化和可复用性。

特点

该数据集的核心特征在于其任务导向的设计与丰富的场景多样性。数据集聚焦于现实世界中的日常操作任务，每个任务均包含50个随机生成的场景变体，有效提升了模型的泛化能力。数据集不仅提供了原始的动作轨迹数据，还配套开源了完整的Isaac Sim仿真环境与标准化评测代码，实现了训练数据、仿真平台与评估基准的无缝集成，为机器人学习研究提供了端到端的解决方案。

使用方法

为使用该数据集进行算法验证与模型评估，研究者需首先配置Isaac Sim 5.1仿真环境并安装必要的依赖包。通过修改配置文件指定Python路径后，可运行`policy_infer.py`脚本接入仿真接口。具体的基准测试可通过命令行启动，例如执行`benchmark.py`并指定任务名称、测试轮次与超时参数，系统将自动在随机场景下运行策略并生成详细的性能日志，便于进行定量分析与比较。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作与具身智能研究领域，高质量、大规模仿真数据集的构建对于推动算法验证与模型泛化能力至关重要。RoboMIND 2.0数据集由X-Humanoid团队于2025年发布，其核心研究问题聚焦于复杂长周期任务中机器人双臂协调操作的策略学习与评估。该数据集依托先进的Isaac Sim仿真平台，为TienKung2.0双足人形机器人设计了涵盖物体抓取、放置、旋转及多步骤序列操作等多种精细任务场景，旨在弥合仿真环境与真实世界机器人技能迁移之间的鸿沟，为机器人灵巧操作与高级任务规划研究提供了标准化的基准测试框架。

当前挑战

RoboMIND 2.0数据集致力于解决机器人双臂协调操作与长周期任务规划这一核心领域问题，其挑战在于如何设计能够有效评估模型在动态、多物体交互场景下策略鲁棒性与泛化能力的复杂任务序列。在构建过程中，数据集面临仿真环境与数据采集的严峻挑战，包括确保Isaac Sim不同版本（如4.5与5.1）间物理引擎与渲染的一致性以维持数据可比性，以及设计涵盖足够物理随机性与任务多样性的仿真场景来避免过拟合，同时还需高效生成大量成功与失败交互的轨迹数据以支撑监督学习与强化学习算法的训练需求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，RoboMIND 2.0数据集为双足人形机器人TienKung2.0的灵巧操作任务提供了标准化仿真环境。其经典使用场景集中于模拟日常生活中的复杂物体交互，例如将纸杯放入篮子、旋转锅柄或整理桌面物品。研究者通过该数据集提供的Isaac Sim仿真平台与预收集的HDF5训练数据，能够快速评估机器人策略在多样化场景下的泛化能力与鲁棒性，从而系统性地验证算法在接近真实物理环境中的表现。

实际应用

在实际应用层面，RoboMIND 2.0所涵盖的任务场景直接映射到家庭服务、工业装配等现实需求。例如，桌面整理与货架放置任务可服务于仓储物流自动化，而杯具放置与厨具操作则指向家庭助手机器人的功能开发。数据集提供的仿真环境允许开发者在部署物理机器人前进行大量低成本、高效率的算法迭代与安全性测试，从而加速了从实验室研究到产品落地的转化过程，降低了实际机器人系统的开发风险与成本。

衍生相关工作

围绕RoboMIND 2.0数据集，已衍生出一系列专注于人形机器人操作与控制的经典研究工作。这些工作主要集中于提升多臂协同策略的生成效率、探索基于视觉与本体感知的混合控制架构，以及开发能够适应动态环境的自适应学习算法。数据集作为公共基准，激励了学术界在仿真到真实迁移、任务分解与规划等方向的深入探索，并催生了多个在模拟与实物平台上均表现优异的开源模型与框架，形成了持续迭代的研究生态。