Liaohe-CobotMagic-PnP: an Imitation Learning Dataset of Intelligent Robot for Industrial Applications
作者: Chen Yizhe, Wang Qi, Hu Dongxiao, Jingzhe Fang, Liu Sichao, Zixin An, Hongliang Niu, Haoran Liu, Li Dong, Chuanfen Feng, Lan Dapeng, Liu Yu, Zhibo Pang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-09-27
备注: Accepted to IAI 2025 (International Conference on Industrial Artificial Intelligence), Shenyang, China, Aug 21 - 24, 2025. Preprint (before IEEE copyright transfer)
💡 一句话要点
Liaohe-CobotMagic-PnP：面向工业应用的智能机器人模仿学习数据集
🎯 匹配领域: 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: 工业机器人 模仿学习 多模态数据集 动态环境 干扰建模
📋 核心要点
- 现有机器人数据集难以有效表示动态环境状态，尤其是在多模态传感器数据融合方面面临挑战。
- 本研究构建了一个工业级多模态干扰数据集，用于提升机器人在复杂条件下的感知和控制能力。
- 实验结果表明，该数据集能够增强模型验证的鲁棒性，并提升机器人在动态干扰环境中的操作稳定性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个工业级的多模态干扰数据集，旨在解决工业4.0应用中动态环境干扰导致的环境状态与机器人行为之间的高度非线性及强耦合交互问题。该数据集集成了尺寸、颜色和光照变化等多维干扰特征，并采用高精度传感器同步采集视觉、扭矩和关节状态测量数据。为了确保真实世界的代表性，数据集中包含了几何相似度超过85%和标准化光照梯度的场景。通过机器人操作系统（ROS）实现的微秒级时间同步和抗振动数据采集协议，保证了时间和操作的保真度。实验结果表明，该数据集增强了模型验证的鲁棒性，并提高了机器人在动态、干扰丰富的环境中的操作稳定性。该数据集已公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：工业4.0应用中，动态环境干扰导致机器人与环境交互呈现高度非线性与强耦合特性。现有数据集难以充分捕捉和表示这种动态环境状态，尤其是在融合多模态传感器数据时，缺乏足够真实和全面的干扰信息，导致模型在实际应用中泛化能力不足。
核心思路：本研究的核心思路是构建一个包含丰富多维干扰特征的工业级多模态数据集，通过高精度传感器同步采集视觉、扭矩和关节状态数据，模拟真实工业环境中的复杂干扰情况。通过模仿学习，使机器人能够学习在各种干扰下稳定可靠地完成任务。
技术框架：该数据集的构建基于机器人操作系统（ROS），采用微秒级时间同步和抗振动数据采集协议，保证数据的时间和操作保真度。数据集包含多种干扰场景，例如尺寸、颜色和光照变化等。数据采集过程中，同步记录视觉信息（相机图像）、扭矩信息（力/力矩传感器数据）和关节状态信息（关节角度、速度等）。
关键创新：该数据集的关键创新在于其工业级的真实性和多模态干扰的全面性。与现有数据集相比，该数据集更注重模拟真实工业环境中的复杂干扰，并提供多种模态的同步数据，从而更有效地支持机器人的感知和控制算法研究。此外，数据集还包含了高几何相似度和标准化光照梯度的场景，增强了模型的泛化能力。
关键设计：为了保证数据的质量，采用了高精度传感器进行数据采集，并使用ROS进行微秒级时间同步。在数据采集过程中，特别关注了抗振动措施，以减少噪声干扰。数据集的组织方式便于研究人员进行模仿学习、强化学习等算法的训练和验证。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中提及，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该数据集通过实验验证，能够增强模型验证的鲁棒性，并提高机器人在动态、干扰丰富的环境中的操作稳定性。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但数据集的公开为相关研究提供了宝贵资源。
🎯 应用场景
该数据集可广泛应用于工业机器人、智能制造等领域。通过模仿学习，机器人可以学习在复杂干扰环境下完成装配、搬运等任务，提高生产效率和自动化水平。该数据集还有助于开发更鲁棒、更可靠的机器人感知和控制算法，推动工业机器人的智能化发展。
📄 摘要（原文）
In Industry 4.0 applications, dynamic environmental interference induces highly nonlinear and strongly coupled interactions between the environmental state and robotic behavior. Effectively representing dynamic environmental states through multimodal sensor data fusion remains a critical challenge in current robotic datasets. To address this, an industrial-grade multimodal interference dataset is presented, designed for robotic perception and control under complex conditions. The dataset integrates multi-dimensional interference features including size, color, and lighting variations, and employs high-precision sensors to synchronously collect visual, torque, and joint-state measurements. Scenarios with geometric similarity exceeding 85\% and standardized lighting gradients are included to ensure real-world representativeness. Microsecond-level time-synchronization and vibration-resistant data acquisition protocols, implemented via the Robot Operating System (ROS), guarantee temporal and operational fidelity. Experimental results demonstrate that the dataset enhances model validation robustness and improves robotic operational stability in dynamic, interference-rich environments. The dataset is publicly available at:https://modelscope.cn/datasets/Liaoh_LAB/Liaohe-CobotMagic-PnP.