Empowering Embodied Manipulation: A Bimanual-Mobile Robot Manipulation Dataset for Household Tasks
作者: Tianle Zhang, Dongjiang Li, Yihang Li, Zecui Zeng, Lin Zhao, Lei Sun, Yue Chen, Xuelong Wei, Yibing Zhan, Lusong Li, Xiaodong He
分类: cs.RO
发布日期: 2024-05-29 (更新: 2024-06-06)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出BRMData：一个用于家庭任务的双臂移动机器人操作数据集，并提出操作效率评分标准。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 双臂机器人 移动机器人 家庭服务机器人 操作数据集 具身智能
📋 核心要点
- 现有机器人操作数据集缺乏对双臂移动机器人家庭任务的全面支持，限制了相关算法的开发与应用。
- BRMData数据集包含多样化的家庭任务，涵盖单/双臂操作、桌面/移动操作，以及不同难度级别的交互场景。
- 提出了操作效率评分（MES）指标，用于评估机器人操作的精度和效率，并对现有方法进行了基准测试。
📝 摘要（中文）
具身智能的进步使得机器人能够处理复杂的现实世界任务，例如家庭操作。然而，由于缺乏可学习的综合性双臂移动机器人操作数据，机器人在这些环境中的部署仍然受到限制。现有的数据集主要集中于单臂操作任务，而少数双臂数据集通常缺乏移动性特征、任务多样性、全面的传感器数据和可靠的评估指标；它们无法捕捉双臂移动机器人需要执行的家庭操作任务的复杂性和动态性。为了克服这些限制，我们提出了BRMData，一个专门为家庭应用设计的双臂移动机器人操作数据集。BRMData包含10个不同的家庭任务，包括单臂和双臂任务，以及桌面和移动操作，利用多视角和深度感知数据信息。此外，BRMData的任务难度逐渐增加，从单物体到多物体抓取，从非交互到人机交互场景，以及从刚性物体到柔性物体操作，紧密模拟真实的家庭应用。此外，我们引入了一种新的操作效率评分（MES）指标，以评估机器人操作方法在家庭任务中的精度和效率。我们使用BRMData全面评估和分析了先进的机器人操作学习方法的性能，旨在推动双臂移动机器人操作技术的发展。该数据集现已开源，可在https://embodiedrobot.github.io/上获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作数据集，特别是针对家庭环境的，主要集中于单臂操作，缺乏对双臂移动机器人操作的全面支持。已有的双臂数据集往往缺乏移动性、任务多样性、全面的传感器数据以及鲁棒的评估指标，难以捕捉真实家庭环境的复杂性和动态性。这阻碍了双臂移动机器人在家庭服务领域的应用。
核心思路：为了解决上述问题，论文构建了一个新的数据集BRMData，该数据集专注于双臂移动机器人在家庭环境中的操作任务。通过提供多样化的任务场景、全面的传感器数据和有效的评估指标，旨在促进相关算法的开发和性能提升。核心在于模拟真实家庭环境的复杂性，并提供足够的数据支持。
技术框架：BRMData数据集包含以下几个关键组成部分：1) 多样化的家庭任务：涵盖10个不同的家庭任务，包括单臂和双臂操作，桌面和移动操作。2) 难度递增的任务设计：从单物体到多物体抓取，从非交互到人机交互场景，以及从刚性物体到柔性物体操作。3) 多视角和深度感知数据：提供全面的环境感知信息。4) 操作效率评分（MES）指标：用于评估机器人操作的精度和效率。整体流程是先收集数据，然后对数据进行标注和整理，最后使用该数据集评估现有的机器人操作算法。
关键创新：该论文的关键创新在于：1) 构建了一个专门针对双臂移动机器人在家庭环境中操作的数据集BRMData，填补了现有数据集的空白。2) 提出了操作效率评分（MES）指标，能够综合评估机器人操作的精度和效率，为算法评估提供了一种新的方法。与现有数据集相比，BRMData更注重任务的多样性和难度递增，更贴近真实的家庭环境。
关键设计：在数据集构建方面，论文精心设计了10个不同的家庭任务，涵盖了各种常见的家庭操作场景。在数据采集方面，使用了多视角和深度感知传感器，以获取全面的环境信息。在评估指标方面，提出了操作效率评分（MES）指标，该指标综合考虑了操作的精度和效率，能够更全面地评估机器人操作算法的性能。MES的具体计算公式未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过BRMData数据集对先进的机器人操作学习方法进行了全面评估和分析。实验结果表明，现有方法在处理复杂家庭任务时仍存在挑战，例如在多物体抓取和人机交互场景中。同时，MES指标能够有效区分不同算法的性能差异，为算法改进提供了指导。具体的性能数据和对比基线未知。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于家庭服务机器人、智能家居、辅助生活等领域。通过提供高质量的数据集和评估指标，能够促进双臂移动机器人在家庭环境中执行复杂任务的能力，例如物品整理、清洁、烹饪辅助等，从而提高人们的生活质量和便利性。未来，该数据集还可以扩展到其他领域，例如医疗康复、工业自动化等。
📄 摘要（原文）
The advancements in embodied AI are increasingly enabling robots to tackle complex real-world tasks, such as household manipulation. However, the deployment of robots in these environments remains constrained by the lack of comprehensive bimanual-mobile robot manipulation data that can be learned. Existing datasets predominantly focus on single-arm manipulation tasks, while the few dual-arm datasets available often lack mobility features, task diversity, comprehensive sensor data, and robust evaluation metrics; they fail to capture the intricate and dynamic nature of household manipulation tasks that bimanual-mobile robots are expected to perform. To overcome these limitations, we propose BRMData, a Bimanual-mobile Robot Manipulation Dataset specifically designed for household applications. BRMData encompasses 10 diverse household tasks, including single-arm and dual-arm tasks, as well as both tabletop and mobile manipulations, utilizing multi-view and depth-sensing data information. Moreover, BRMData features tasks of increasing difficulty, ranging from single-object to multi-object grasping, non-interactive to human-robot interactive scenarios, and rigid-object to flexible-object manipulation, closely simulating real-world household applications. Additionally, we introduce a novel Manipulation Efficiency Score (MES) metric to evaluate both the precision and efficiency of robot manipulation methods in household tasks. We thoroughly evaluate and analyze the performance of advanced robot manipulation learning methods using our BRMData, aiming to drive the development of bimanual-mobile robot manipulation technologies. The dataset is now open-sourced and available at https://embodiedrobot.github.io/.