Robo360: A 3D Omnispective Multi-Material Robotic Manipulation Dataset

📄 arXiv: 2312.06686v1 📥 PDF

作者: Litian Liang, Liuyu Bian, Caiwei Xiao, Jialin Zhang, Linghao Chen, Isabella Liu, Fanbo Xiang, Zhiao Huang, Hao Su

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2023-12-09

💡 一句话要点

Robo360：一个用于机器人操作的3D全视角多材质数据集

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人操作 3D数据集 神经表示 多视角学习 物理世界建模 动态NeRF 多材质对象

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂现实场景下的机器人操作中面临挑战，尤其是在3D感知和物理理解方面。
  2. Robo360数据集通过提供密集的视角覆盖和多样化的对象，旨在提升机器人对3D场景的感知和操作能力。
  3. 实验结果表明，Robo360数据集能够有效支持动态NeRF的学习，并为多视角策略的学习提供潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了Robo360，一个用于机器人操作的数据集，它具有密集的视角覆盖，能够实现高质量的3D神经表示学习。该数据集包含具有各种物理和光学属性的多样化对象集合，促进了各种对象操作和物理世界建模任务的研究。论文通过现有的动态NeRF验证了数据集的有效性，并评估了其在学习多视角策略方面的潜力。Robo360有望在3D物理世界理解和机器人控制的交叉领域开辟新的研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作研究在真实世界的复杂性面前面临挑战，尤其是在利用3D算法进行感知和物理理解方面。缺乏高质量、多视角的训练数据限制了机器人对场景的理解和操作能力。现有数据集可能视角覆盖不足，或者对象材质和物理属性不够多样，难以支持复杂操作任务的学习。

核心思路：Robo360的核心思路是提供一个具有密集视角覆盖和多样化对象属性的数据集，从而促进机器人对3D场景的更全面、更准确的理解。通过提供高质量的训练数据，可以提升机器人感知、建模和操作能力。

技术框架：Robo360数据集的构建涉及多个关键阶段。首先，设计了一个包含各种物理和光学属性的对象集合。其次，采用多视角相机系统进行数据采集，确保对每个对象和操作场景都有密集的视角覆盖。然后，对采集的数据进行处理和标注，生成可用于训练3D神经表示模型的数据集。最后，使用该数据集训练现有的动态NeRF模型，并评估其性能。

关键创新：Robo360的关键创新在于其密集视角覆盖和多材质对象集合。与现有数据集相比，Robo360提供了更全面的视角信息，有助于学习更鲁棒的3D表示。同时，多样化的对象属性使得机器人能够学习处理不同材质和物理特性的对象，从而提升其泛化能力。

关键设计：数据集包含多种对象，涵盖不同的形状、大小、材质和物理属性。数据采集系统采用多个相机，从不同角度同步拍摄对象和操作过程。数据集还提供了详细的标注信息，包括对象姿态、材质属性和操作轨迹。动态NeRF模型的训练采用标准的损失函数，并针对数据集的特点进行了一些调整。

📊 实验亮点

论文使用Robo360数据集对现有的动态NeRF模型进行了评估，结果表明该数据集能够有效提升模型的性能。实验还验证了Robo360在学习多视角策略方面的潜力，为未来的研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

Robo360数据集可广泛应用于机器人操作、3D场景理解、物理世界建模等领域。它可以用于训练机器人执行抓取、放置、组装等任务，也可用于开发更智能的机器人感知系统。该数据集的发布将促进相关领域的研究进展，并推动机器人技术在工业自动化、家庭服务等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Building robots that can automate labor-intensive tasks has long been the core motivation behind the advancements in computer vision and the robotics community. Recent interest in leveraging 3D algorithms, particularly neural fields, has led to advancements in robot perception and physical understanding in manipulation scenarios. However, the real world's complexity poses significant challenges. To tackle these challenges, we present Robo360, a dataset that features robotic manipulation with a dense view coverage, which enables high-quality 3D neural representation learning, and a diverse set of objects with various physical and optical properties and facilitates research in various object manipulation and physical world modeling tasks. We confirm the effectiveness of our dataset using existing dynamic NeRF and evaluate its potential in learning multi-view policies. We hope that Robo360 can open new research directions yet to be explored at the intersection of understanding the physical world in 3D and robot control.