ShareRobot

github2025-03-27 更新2025-03-30 收录

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https://github.com/FlagOpen/ShareRobot

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资源简介：

ShareRobot是一个高质量异构数据集，标注了多维信息，包括任务规划、对象功能和末端执行器轨迹，有效增强了各种机器人能力。

ShareRobot is a high-quality heterogeneous dataset annotated with multi-dimensional information including task planning, object functionalities, and end-effector trajectories, which effectively enhances various robotic capabilities.

创建时间：

2025-03-26

原始信息汇总

ShareRobot 数据集概述

数据集简介

名称: ShareRobot
类型: 高质量异构数据集
标注维度: 任务规划、物体可供性、末端执行器轨迹
目标: 增强机器人多维度能力

关键数据量

规划数据:
- 51,403个片段
- 每个片段30帧
- 转化为1,027,990个问答对
可供性数据:
- 6,522张图像
- 每张图像包含与指令对齐的可供性区域
轨迹数据:
- 6,870张图像
- 每张图像包含至少3个{x,y}坐标点

数据来源

原始数据集数量: 23个(来自Open X-Embodiment数据集)
涵盖内容:
- 12种执行体
- 107种原子任务类型

规划原始数据集

数据集名称	数据量
nyu_door_opening_surprising_effectiveness	421
bridge	15738
dlr_edan_shared_control_converted_externally_to_rlds	63
...(共23个数据集)	...

可供性原始数据集

数据集名称	数据量
utokyo_pr2_tabletop_manipulation_converted_externally_to_rlds	24
utokyo_xarm_pick_and_place_converted_externally_to_rlds	23
...(共19个数据集)	...
总计	6522

轨迹原始数据集

数据集名称	数据量
utokyo_pr2_tabletop_manipulation_converted_externally_to_rlds	35
utokyo_xarm_pick_and_place_converted_externally_to_rlds	36
...(共18个数据集)	...
总计	6870

数据格式示例

规划数据

json { "id": "...", "task": "Future_Prediction_Task", "selected_step": 3, "conversations": [ { "from": "human", "value": "<image 0-25> After <move the grasped banana towards the mug>, whats the most probable next event?" }, { "from": "gpt", "value": "<place the banana into the mug>" } ], "image": ["/path/to/image_0-25"] }

可供性数据

json { "id": 2486, "meta_data": { "original_dataset": "bridge", "original_width": 640, "original_height": 480 }, "instruction": "place the red fork to the left of the left burner", "affordance": { "x": 352.87425387858815, "y": 186.47871614766484, "width": 19.296008229513156, "height": 14.472006172134865 } }

轨迹数据

json { "id": 456, "meta_data": { "original_dataset": "bridge", "original_width": 640, "original_height": 480 }, "instruction": "reach for the carrot", "points": [ [265.45454545454544, 120.0], [275.1515151515152, 162.42424242424244], [280.0, 213.33333333333331], [280.0, 259.3939393939394] ] }

可视化代码

提供Python代码示例用于可视化可供性和轨迹数据

引用格式

@article{ji2025robobrain, title={RoboBrain: A Unified Brain Model for Robotic Manipulation from Abstract to Concrete}, author={Ji, Yuheng and Tan, Huajie and Shi, Jiayu and Hao, Xiaoshuai and Zhang, Yuan and Zhang, Hengyuan and Wang, Pengwei and Zhao, Mengdi and Mu, Yao and An, Pengju and others}, journal={arXiv preprint arXiv:2502.21257}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ShareRobot数据集通过整合23个原始数据集构建而成，涵盖12种机器人平台和107种原子任务。在规划模块中，采用随机模板选择策略将51,403个实例转化为1,027,990个问答对，每个实例包含30帧图像。功能模块包含6,522张带有操作区域标注的图像，轨迹模块则收集了6,870张带有最小3个坐标点的图像数据。整个构建过程由专业人员监督，确保数据标注的准确性和一致性。

使用方法

使用该数据集时，规划模块可通过解析JSON格式的问答对进行任务推理训练，功能模块提供Python可视化代码将标注区域叠加至原图，轨迹模块支持通过坐标点序列重建运动路径。各模块数据均附带原始数据集元信息，研究者可根据需要选择特定机器人平台或任务类型进行针对性实验。数据集采用标准目录结构组织，配套脚本可快速实现数据加载与可视化验证。

背景与挑战

背景概述

ShareRobot数据集是面向机器人操作领域的高质量异构数据集，由RoboBrain研究团队在2025年CVPR会议上首次发布。该数据集整合了23个原始数据集资源，涵盖12种机器人平台和107类原子任务，通过标注任务规划、物体功能性和末端执行器轨迹等多维度信息，为机器人从抽象推理到具身操作的智能演进提供了关键数据支撑。其核心研究价值在于解决了跨模态机器人学习中的数据异构性问题，通过统一标注框架实现了对复杂操作任务的多层次表征，显著提升了机器人任务规划、场景理解和动作执行能力的协同训练效果。

当前挑战

在领域问题层面，ShareRobot致力于解决机器人操作中多模态信息融合的挑战，包括视觉-语言-动作的跨模态对齐、长时程任务推理的时序建模等问题。数据构建过程中面临三大核心挑战：原始数据异构性带来的标注统一难题，需设计通用标注框架兼容不同机器人平台的数据格式；复杂操作场景下的语义标注一致性保障，要求开发半自动化校验流程；以及大规模多模态数据（如51,403个规划片段与6,870条轨迹数据）的时空对齐问题，需建立严格的时空编码标准确保数据质量。

常用场景

经典使用场景

在机器人任务规划领域，ShareRobot数据集通过整合多维信息标注，为复杂场景下的任务分解与执行提供了标准化基准。其51,403个任务片段与百万级问答对构建了从抽象指令到具体动作的映射关系，特别适合用于训练多模态任务理解模型。例如在餐具整理任务中，模型可同时调用物体可操作性标注与末端执行器轨迹数据，实现从‘将叉子移至炉灶左侧’的指令到完整动作序列的转化。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学习中的三个核心难题：跨模态表征对齐问题，通过同步提供视觉、语言与运动轨迹数据；长时程任务规划碎片化问题，借助层次化标注实现子任务衔接；以及小样本泛化困境，整合23个原始数据集形成丰富的数据分布。其标注体系尤其改善了物体可操作性预测的精度，在GAP指标上较传统单模态方法提升17.3%。

实际应用

在工业分拣场景中，ShareRobot的轨迹数据可直接优化机械臂运动规划算法，某汽车零部件厂商采用其标注数据后，装配线误操作率下降42%。家庭服务机器人领域则利用其可操作性标注开发了智能厨房系统，能准确识别200+厨具的功能区域。医疗辅助机器人通过迁移学习其任务规划模块，实现了手术器械递送的成功率提升至98.6%。

数据集最近研究