VinT-6D: A Large-Scale Object-in-hand Dataset from Vision, Touch and Proprioception

📄 arXiv: 2501.00510v2 📥 PDF

作者: Zhaoliang Wan, Yonggen Ling, Senlin Yi, Lu Qi, Wangwei Lee, Minglei Lu, Sicheng Yang, Xiao Teng, Peng Lu, Xu Yang, Ming-Hsuan Yang, Hui Cheng

分类: cs.RO

发布日期: 2024-12-31 (更新: 2025-01-06)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

VinT-6D：用于物体手中姿态估计的大规模视觉、触觉和本体感觉多模态数据集

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 物体手中姿态估计 多模态数据集 机器人操作 视觉触觉融合 本体感觉 深度学习 模拟到真实

📋 核心要点

  1. 现有物体手中姿态估计数据集规模不足，限制了机器人手中操作的性能提升。
  2. 论文提出 VinT-6D 数据集，包含视觉、触觉和本体感觉信息，旨在促进机器人操作。
  3. 实验表明，基于 VinT-6D 的基准方法通过融合多模态信息，显著提升了姿态估计性能。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决精确物体手中姿态估计所需的大规模数据集稀缺问题，这对于机器人手中操作的“感知-规划-控制”范式至关重要。具体而言，我们推出了 VinT-6D，这是首个综合视觉、触觉和本体感觉的广泛多模态数据集，旨在增强机器人操作能力。VinT-6D 包含 200 万个 VinT-Sim 和 10 万个 VinT-Real 分割，分别通过 MuJoCo 和 Blender 中的模拟以及定制设计的真实世界平台收集。该数据集专为机器人手设计，提供具有全手触觉感知的模型和高质量、良好对齐的数据。据我们所知，考虑到真实环境中数据收集的难度，VinT-Real 是目前最大的数据集，可以弥合模拟到真实的差距。基于 VinT-6D，我们提出了一种基准方法，该方法通过融合多模态信息，在性能上显示出显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人手中物体姿态估计问题，现有方法受限于缺乏大规模、多模态数据集，难以训练出鲁棒性强的模型。真实世界数据采集成本高昂，模拟数据与真实数据存在gap，限制了模型在真实场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多模态的物体手中姿态估计数据集，包含视觉、触觉和本体感觉信息，并提供模拟和真实数据，以促进模型训练和泛化能力。通过多模态信息的融合，提升姿态估计的准确性和鲁棒性。

技术框架：VinT-6D数据集包含两个主要部分：VinT-Sim和VinT-Real。VinT-Sim数据集通过MuJoCo和Blender进行模拟生成，提供大量的合成数据。VinT-Real数据集通过定制的真实世界平台采集，包含真实场景下的视觉、触觉和本体感觉数据。论文还提供了一个基于VinT-6D的基准方法，用于评估数据集的有效性。该基准方法融合了多模态信息进行姿态估计。

关键创新：VinT-6D是首个大规模的、包含视觉、触觉和本体感觉信息的多模态物体手中姿态估计数据集。VinT-Real是目前最大的真实世界物体手中姿态估计数据集，有助于弥合模拟和真实数据之间的差距。论文提出的基准方法展示了多模态信息融合在姿态估计中的有效性。

关键设计：VinT-Real数据集的采集平台经过精心设计，能够同步采集视觉、触觉和本体感觉数据。数据集中的数据经过高质量的对齐和标注，保证了数据的准确性和可用性。基准方法中，多模态信息的融合策略是关键设计之一，具体融合方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了包含200万个模拟数据和10万个真实数据的VinT-6D数据集，是目前最大的物体手中姿态估计数据集。基于该数据集的基准方法，通过融合多模态信息，在姿态估计任务上取得了显著的性能提升，具体提升幅度未知。VinT-Real数据集的规模和质量，为后续研究提供了有力支撑。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于机器人灵巧操作、自动化装配、医疗康复等领域。通过利用 VinT-6D 数据集训练的模型，机器人能够更准确地感知手中物体的姿态，从而实现更复杂、更精细的操作任务。未来，该数据集可以促进机器人与人类的协作，提高生产效率和生活质量。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the scarcity of large-scale datasets for accurate object-in-hand pose estimation, which is crucial for robotic in-hand manipulation within the ``Perception-Planning-Control" paradigm. Specifically, we introduce VinT-6D, the first extensive multi-modal dataset integrating vision, touch, and proprioception, to enhance robotic manipulation. VinT-6D comprises 2 million VinT-Sim and 0.1 million VinT-Real splits, collected via simulations in MuJoCo and Blender and a custom-designed real-world platform. This dataset is tailored for robotic hands, offering models with whole-hand tactile perception and high-quality, well-aligned data. To the best of our knowledge, the VinT-Real is the largest considering the collection difficulties in the real-world environment so that it can bridge the gap of simulation to real compared to the previous works. Built upon VinT-6D, we present a benchmark method that shows significant improvements in performance by fusing multi-modal information. The project is available at https://VinT-6D.github.io/.