RoboTwin|机器人训练数据集|数字孪生数据集

RoboTwin数据集由香港大学和AgileX Robotics合作创建，旨在解决双臂机器人及其工具使用能力的训练数据稀缺问题。该数据集结合了真实世界的遥操作数据和数字孪生生成的合成数据，特别针对双臂机器人工具使用和人与机器人交互的场景。数据集通过COBOT Magic平台收集，包含多种典型任务的数据，并通过AI生成的内容将2D图像转换为详细的3D模型，利用大型语言模型生成专家级训练数据。RoboTwin数据集的应用领域广泛，包括制造业、医疗中心和家庭环境中的机器人操作，旨在提升机器人在复杂任务中的灵活性和效率。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

RoboTwin 数据集的构建融合了真实世界遥操作数据与由数字孪生生成的合成数据，旨在为双臂机器人场景提供训练。该数据集通过 COBOT Magic 平台收集了工具使用和人机交互的多样化数据。在数字孪生的创建过程中，研究团队采用了人工智能生成内容（AIGC）的创新方法，将二维图像转化为详细的3D模型，从而降低了成本并提供了逼真的视觉效果。此外，利用大型语言模型（LLMs）自动生成专家级训练数据和面向功能的特定姿态序列，进一步丰富了数据集的内容。

使用方法

使用 RoboTwin 数据集时，研究人员可以利用其提供的API来生成专家数据，这些数据适用于无限变化的场景，如不同的物体放置和环境条件。此外，每个任务都有一个离线数据集，提供预生成的专家数据，便于离线训练和算法的基准测试。该数据集的目的是在理论和实际机器人控制模型之间架起桥梁，确保机器人系统能够在动态、真实世界的环境中可靠地运行。

背景与挑战

背景概述

随着机器人技术的不断发展，双臂机器人的有效协作及其工具使用能力成为机器人领域日益重要的研究方向。这些技能对于扩展机器人在多样现实环境中的操作能力起着关键作用。然而，由于缺乏专业的训练数据，这一领域的进步受到了阻碍。为了解决这一难题，本文介绍了一个名为RoboTwin的基准数据集，该数据集结合了真实世界的远程操作数据与由数字孪生生成的合成数据，专为双臂机器人场景设计。该数据集由香港大学、敏捷机器人、上海人工智能实验室、深圳大学和中国科学院自动化研究所的研究人员共同创建。RoboTwin数据集的创建旨在解决机器人训练数据的短缺问题，为开发更多样化、功能更强大的机器人系统提供支持。

当前挑战

RoboTwin数据集面临着一些挑战。首先，收集高质量的训练数据是构建有效数据集的关键，但这一过程耗时且成本高昂。其次，如何创建准确且成本效益高的数字孪生模型是一个挑战，传统的数字孪生方法往往依赖于昂贵的、高保真度的传感器。最后，如何利用大型语言模型自动生成专家级数据也是一个挑战，这需要模型具备推理能力，以生成符合任务要求的动作序列。

常用场景

经典使用场景

在双臂机器人与工具使用能力的有效协作领域，RoboTwin数据集以其独特的数据收集方法，结合真实世界的遥操作数据与数字孪生生成的合成数据，为双臂机器人场景提供了丰富的训练和评估资源。该数据集特别适用于模拟环境中评估双臂机器人的灵巧性、协调性和操作效率。通过对各种典型任务的广泛覆盖，包括工具使用和人与机器人交互，RoboTwin数据集为研究者和开发者提供了一个全面而多样的训练和测试平台。

解决学术问题

RoboTwin数据集有效地解决了机器人训练数据稀缺的问题。传统方法往往依赖昂贵的高精度传感器和人工操作，限制了数据的获取和多样性。RoboTwin通过利用人工智能生成内容（AIGC）技术，能够从单个2D RGB图像中生成逼真的3D模型，显著降低了数据收集的成本。此外，通过大语言模型（LLMs）自动生成专家级训练数据和任务特定的姿态序列，RoboTwin不仅丰富了数据集的内容，还提高了训练数据的生成效率。这些创新方法为机器人学习提供了更高质量和多样化的数据，有助于提升机器人在复杂任务中的表现。

实际应用

RoboTwin数据集的实际应用场景广泛，包括制造业、医疗保健中心和家庭等。在制造业中，机器人可以通过使用工具执行更加精细和复杂的任务，提高生产效率和产品质量。在医疗保健领域，机器人可以帮助医护人员进行手术辅助、康复训练和日常护理等工作。在家庭环境中，机器人可以协助老年人进行日常家务，提供陪伴和监护等服务。RoboTwin数据集为这些应用场景提供了可靠的训练数据，有助于开发出更加灵活和智能的机器人系统，满足不同领域的需求。

数据集最近研究

最新研究方向

RoboTwin数据集的推出标志着双臂机器人研究领域的重要进展，该数据集融合了真实世界的遥操作数据与由数字孪生生成的合成数据，旨在提升机器人在现实环境中的操作能力。RoboTwin通过利用人工智能生成内容（AIGC）技术，实现了从单一2D RGB图像到详细3D模型的转换，降低了数字孪生创建的成本，同时保证了视觉效果的逼真性和物理模拟的准确性。此外，RoboTwin还利用大型语言模型（LLMs）自动生成专家级训练数据，为机器人任务提供了高质量、场景特定的示例，并减少了手动编程的劳动强度。这些创新技术为双臂机器人操作学习提供了丰富的训练资源，有望推动机器人系统在制造、医疗和家庭等领域的应用发展。

相关研究论文

• RoboTwin: Dual-Arm Robot Benchmark with Generative Digital Twins (early version)

  香港大学 · 2024年