Curate, Connect, Inquire: A System for Findable Accessible Interoperable and Reusable (FAIR) Human-Robot Centered Datasets
作者: Xingru Zhou, Sadanand Modak, Yao-Cheng Chan, Zhiyun Deng, Luis Sentis, Maria Esteva
分类: cs.IR, cs.HC, cs.RO
发布日期: 2025-05-30
备注: 7 pages (excluding references), 8 pages (including references); 5 figures; accepted to the ICRA 2025 Workshop on Human-Centered Robot Learning in the Era of Big Data and Large Models
💡 一句话要点
提出一种FAIR原则的人机交互数据集管理系统，提升数据可访问性和可理解性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人机交互 机器人数据集 FAIR原则 数据管理 ChatGPT 自然语言交互 具身智能
📋 核心要点
- 现有机器人数据集缺乏统一管理和发布标准，导致数据难以发现、访问和重用，阻碍了人机交互领域的发展。
- 论文提出一种结构化方法，用于管理、发布和集成符合FAIR原则的人机交互数据集，并构建ChatGPT驱动的对话式界面。
- 系统评估表明，该方法显著提高了人机交互数据的可访问性和可理解性，促进了具身智能领域的数据共享和利用。
📝 摘要（中文）
人工智能在机器人领域的快速发展，放大了对高质量、可复用数据集的需求，尤其是在人机交互（HRI）和嵌入AI的机器人领域。虽然越来越多的机器人数据集被创建，但该领域开放数据的格局并不均衡。这是由于缺乏管理标准和一致的发布实践，这使得发现、访问和重用机器人数据变得困难。为了应对这些挑战，本文提出了一个管理和访问系统，其主要贡献包括：（1）一种结构化的方法，用于管理、发布和集成符合FAIR（可查找、可访问、可互操作、可重用）原则的以人为中心的机器人数据集；（2）一个由ChatGPT驱动的对话式界面，该界面使用经过整理的数据集元数据和文档进行训练，以支持使用自然语言探索、比较机器人数据集和检索数据。该系统基于在德克萨斯大学奥斯汀分校的Texas Robotics内的机器人实验室中管理数据集的实践经验而开发，证明了机器人数据的标准化管理和持久发布的重要性。该系统的评估表明，人机交互数据的访问和可理解性得到了显著提高。这项工作与HCRL @ ICRA 2025研讨会的目标直接一致，代表着朝着以人为中心的方式访问具身智能数据迈出了一步。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人机交互（HRI）和AI机器人领域中，机器人数据集难以发现、访问、互操作和重用的问题。现有方法缺乏统一的数据管理和发布标准，导致研究人员难以有效利用已有的数据集，阻碍了该领域的发展。
核心思路：论文的核心思路是采用FAIR原则（Findable, Accessible, Interoperable, Reusable）来管理和发布HRI数据集。通过结构化的方法，确保数据集的元数据清晰、可搜索，数据易于访问，格式标准化，并且具有明确的许可协议，从而促进数据的共享和复用。此外，利用ChatGPT构建对话式界面，使用户能够通过自然语言查询和探索数据集。
技术框架：该系统包含两个主要模块：数据集管理模块和对话式交互模块。数据集管理模块负责按照FAIR原则对数据集进行整理、标注和发布，包括创建详细的元数据、选择合适的存储格式、定义数据访问权限等。对话式交互模块基于ChatGPT，通过训练数据集的元数据和文档，实现自然语言查询和数据检索功能。用户可以通过对话界面搜索数据集、比较不同数据集的特点，并获取所需的数据。
关键创新：该系统的关键创新在于将FAIR原则应用于HRI数据集的管理，并结合ChatGPT构建自然语言交互界面。这使得用户能够更加方便地发现、访问和理解HRI数据，降低了数据使用的门槛。此外，该系统基于实际的机器人实验室数据管理经验开发，具有较强的实用性和可推广性。
关键设计：数据集管理模块的关键设计包括：1) 采用统一的元数据模式，描述数据集的各种属性，如任务类型、传感器类型、参与者信息等；2) 选择标准化的数据格式，如ROS bag、CSV等，方便数据的解析和处理；3) 定义清晰的数据访问权限，确保数据的安全性和合规性。对话式交互模块的关键设计包括：1) 使用数据集的元数据和文档训练ChatGPT，使其能够理解用户的自然语言查询；2) 设计友好的对话界面，引导用户进行数据探索和检索；3) 实现数据集的比较功能，帮助用户选择最适合自己研究的数据集。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该系统显著提高了HRI数据的可访问性和可理解性。用户能够通过自然语言查询快速找到所需的数据集，并了解数据集的详细信息。与传统的数据搜索方法相比，该系统能够节省大量的时间和精力，提高了研究效率。具体性能数据未知，但论文强调了访问和理解的显著改善。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于人机交互、机器人学习、具身智能等领域。通过提供高质量、易于访问的HRI数据集，可以促进相关算法的开发和验证，加速机器人技术的进步。此外，该系统还可以应用于其他领域的数据管理，例如医疗健康、自动驾驶等，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
The rapid growth of AI in robotics has amplified the need for high-quality, reusable datasets, particularly in human-robot interaction (HRI) and AI-embedded robotics. While more robotics datasets are being created, the landscape of open data in the field is uneven. This is due to a lack of curation standards and consistent publication practices, which makes it difficult to discover, access, and reuse robotics data. To address these challenges, this paper presents a curation and access system with two main contributions: (1) a structured methodology to curate, publish, and integrate FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) human-centered robotics datasets; and (2) a ChatGPT-powered conversational interface trained with the curated datasets metadata and documentation to enable exploration, comparison robotics datasets and data retrieval using natural language. Developed based on practical experience curating datasets from robotics labs within Texas Robotics at the University of Texas at Austin, the system demonstrates the value of standardized curation and persistent publication of robotics data. The system's evaluation suggests that access and understandability of human-robotics data are significantly improved. This work directly aligns with the goals of the HCRL @ ICRA 2025 workshop and represents a step towards more human-centered access to data for embodied AI.