RoboMIND: Benchmark on Multi-embodiment Intelligence Normative Data for Robot Manipulation

📄 arXiv: 2412.13877v3 📥 PDF

作者: Kun Wu, Chengkai Hou, Jiaming Liu, Zhengping Che, Xiaozhu Ju, Zhuqin Yang, Meng Li, Yinuo Zhao, Zhiyuan Xu, Guang Yang, Shichao Fan, Xinhua Wang, Fei Liao, Zhen Zhao, Guangyu Li, Zhao Jin, Lecheng Wang, Jilei Mao, Ning Liu, Pei Ren, Qiang Zhang, Yaoxu Lyu, Mengzhen Liu, Jingyang He, Yulin Luo, Zeyu Gao, Chenxuan Li, Chenyang Gu, Yankai Fu, Di Wu, Xingyu Wang, Sixiang Chen, Zhenyu Wang, Pengju An, Siyuan Qian, Shanghang Zhang, Jian Tang

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2024-12-18 (更新: 2025-05-27)

备注: 21 pages, 17 figures, Robotics: Science and Systems 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

RoboMIND：用于机器人操作的多具身智能规范数据集基准

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人操作 多具身智能 模仿学习 视觉-语言-动作 数据集 遥操作 失败案例分析

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作数据集通常规模有限，缺乏多样化的机器人形态和全面的环境信息，阻碍了通用操作策略的学习。
  2. RoboMIND通过统一平台收集多具身机器人数据，包含多视角观测、机器人状态和语言描述，并提供失败案例分析，促进策略学习。
  3. 实验表明，基于RoboMIND训练的视觉-语言-动作模型在多任务操作中表现出高成功率和泛化能力，验证了数据集的有效性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了RoboMIND（用于机器人操作的多具身智能规范数据），该数据集包含跨越479个不同任务和96个对象类别的10.7万条演示轨迹。RoboMIND通过人工遥操作收集，涵盖了全面的机器人相关信息，包括多视角观察、本体感受机器人状态信息和语言任务描述。为了确保模仿学习的数据一致性和可靠性，RoboMIND建立在统一的数据收集平台和标准化协议之上，涵盖了四种不同的机器人：Franka Emika Panda、UR5e、AgileX双臂机器人和具有双灵巧手的人形机器人。我们的数据集还包括5000个真实世界的失败演示，每个演示都附有详细的原因，从而能够在策略学习期间进行失败反思和纠正。此外，我们在Isaac Sim模拟器中创建了一个数字孪生环境，复制了真实世界的任务和资产，从而有助于低成本地收集额外的训练数据并实现高效评估。为了证明我们数据集的质量和多样性，我们使用各种模仿学习方法针对单任务设置以及最先进的视觉-语言-动作（VLA）模型针对多任务场景进行了广泛的实验。通过利用RoboMIND，VLA模型实现了较高的操作成功率，并展示了强大的泛化能力。据我们所知，RoboMIND是在统一平台上收集的最大的多具身遥操作数据集，提供了大规模和高质量的机器人训练数据。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作数据集在机器人形态、任务类型和环境复杂性方面存在局限性，难以训练出具有良好泛化能力的通用操作策略。此外，缺乏失败案例分析阻碍了机器人从错误中学习的能力。

核心思路：RoboMIND的核心思路是构建一个大规模、多样化的机器人操作数据集，涵盖多种机器人形态、丰富的任务场景和详细的失败案例。通过统一的数据采集平台和标准化协议，保证数据的一致性和可靠性，为模仿学习和强化学习提供高质量的训练数据。

技术框架：RoboMIND数据集的构建包括以下几个主要阶段：1) 统一数据采集平台搭建，支持多种机器人形态的遥操作；2) 标准化数据采集协议制定，确保数据格式和内容的一致性；3) 大规模数据采集，涵盖多种任务场景和对象类别；4) 失败案例收集与标注，提供详细的失败原因分析；5) 数字孪生环境构建，用于数据增强和策略评估。

关键创新：RoboMIND的关键创新在于：1) 大规模多具身数据集：提供了前所未有的机器人形态和任务多样性；2) 统一数据采集平台和标准化协议：保证了数据质量和一致性；3) 失败案例分析：促进了机器人从错误中学习的能力；4) 数字孪生环境：支持低成本的数据增强和策略评估。

关键设计：RoboMIND数据集包含多视角RGB图像、机器人关节角度、末端执行器位姿、任务描述等信息。失败案例的标注包括失败原因、失败阶段和纠正建议。数字孪生环境基于Isaac Sim模拟器构建，尽可能还原真实世界的物理特性和视觉效果。数据集的划分包括训练集、验证集和测试集，用于模型训练、评估和泛化能力测试。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

基于RoboMIND数据集，论文作者使用视觉-语言-动作模型在多任务操作场景中取得了显著的成果。实验结果表明，该模型在多个任务上实现了较高的操作成功率，并展现出良好的泛化能力，证明了RoboMIND数据集的有效性和价值。

🎯 应用场景

RoboMIND数据集可广泛应用于机器人操作、模仿学习、强化学习、视觉-语言-动作模型等领域。它能够促进通用机器人操作策略的开发，提高机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，加速机器人技术在工业自动化、家庭服务、医疗康复等领域的应用。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce RoboMIND (Multi-embodiment Intelligence Normative Data for Robot Manipulation), a dataset containing 107k demonstration trajectories across 479 diverse tasks involving 96 object classes. RoboMIND is collected through human teleoperation and encompasses comprehensive robotic-related information, including multi-view observations, proprioceptive robot state information, and linguistic task descriptions. To ensure data consistency and reliability for imitation learning, RoboMIND is built on a unified data collection platform and a standardized protocol, covering four distinct robotic embodiments: the Franka Emika Panda, the UR5e, the AgileX dual-arm robot, and a humanoid robot with dual dexterous hands. Our dataset also includes 5k real-world failure demonstrations, each accompanied by detailed causes, enabling failure reflection and correction during policy learning. Additionally, we created a digital twin environment in the Isaac Sim simulator, replicating the real-world tasks and assets, which facilitates the low-cost collection of additional training data and enables efficient evaluation. To demonstrate the quality and diversity of our dataset, we conducted extensive experiments using various imitation learning methods for single-task settings and state-of-the-art Vision-Language-Action (VLA) models for multi-task scenarios. By leveraging RoboMIND, the VLA models achieved high manipulation success rates and demonstrated strong generalization capabilities. To the best of our knowledge, RoboMIND is the largest multi-embodiment teleoperation dataset collected on a unified platform, providing large-scale and high-quality robotic training data. Our project is at https://x-humanoid-robomind.github.io/.