Humanoid Everyday: A Comprehensive Robotic Dataset for Open-World Humanoid Manipulation
作者: Zhenyu Zhao, Hongyi Jing, Xiawei Liu, Jiageng Mao, Abha Jha, Hanwen Yang, Rong Xue, Sergey Zakharor, Vitor Guizilini, Yue Wang
分类: cs.RO, cs.LG
发布日期: 2025-10-09
💡 一句话要点
Humanoid Everyday：一个面向开放世界人形机器人操作的综合数据集
🎯 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: 人形机器人 操作数据集 人机交互 多模态感知 策略学习 遥操作 云平台评估
📋 核心要点
- 现有机器人学习数据集主要关注固定机器人手臂，缺乏对人形机器人全身操作和人机交互的全面支持。
- Humanoid Everyday通过人工监督遥操作收集多模态数据，构建大规模、多样化的人形机器人操作数据集。
- 论文分析了现有策略学习方法在数据集上的表现，并提供了一个基于云的标准化评估平台。
📝 摘要（中文）
人形机器人在运动和灵巧操作方面取得了显著进展。然而，当前机器人学习数据集和基准测试主要集中在固定机器人手臂上，现有的人形机器人数据集要么局限于固定环境，要么在任务多样性方面受到限制，通常缺乏人机交互和下肢运动。此外，缺乏用于在人形机器人数据上评估学习策略的标准化平台。本文提出了Humanoid Everyday，一个大规模、多样化的人形机器人操作数据集，其特点是广泛的任务种类，包括灵巧的物体操作、人机交互、运动集成动作等。利用高效的人工监督遥操作流程，Humanoid Everyday 聚合了高质量的多模态感知数据，包括RGB、深度、激光雷达和触觉输入，以及自然语言注释，包含10.3k条轨迹和超过300万帧的数据，涵盖7大类260个任务。此外，我们对数据集上具有代表性的策略学习方法进行了分析，提供了对它们在不同任务类别中的优势和局限性的见解。为了进行标准化评估，我们引入了一个基于云的评估平台，允许研究人员在受控环境中无缝部署他们的策略并接收性能反馈。通过发布Humanoid Everyday 以及我们的策略学习分析和一个标准化的基于云的评估平台，我们旨在推进通用人形机器人操作的研究，并为现实场景中更有能力和具身化的机器人代理奠定基础。我们的数据集、数据收集代码和云评估网站已在我们的项目网站上公开发布。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人形机器人数据集在任务多样性、人机交互和下肢运动方面存在局限性，缺乏标准化评估平台，阻碍了通用人形机器人操作的研究进展。现有方法难以应对真实世界复杂环境中的人形机器人操作任务。
核心思路：通过人工监督遥操作，收集高质量的多模态感知数据，构建一个大规模、多样化的人形机器人操作数据集，涵盖灵巧操作、人机交互、运动集成动作等多种任务。同时，提供一个基于云的标准化评估平台，方便研究人员评估和比较不同策略学习方法的性能。
技术框架：Humanoid Everyday数据集的构建流程主要包括：1) 任务设计：设计涵盖多种场景和任务的人形机器人操作任务；2) 数据收集：利用人工监督遥操作，收集RGB、深度、激光雷达、触觉等多模态数据，并进行自然语言标注；3) 数据处理：对收集到的数据进行清洗、整理和标注，构建高质量的数据集；4) 策略学习分析：在数据集上评估现有策略学习方法的性能；5) 云平台评估：提供一个基于云的标准化评估平台，方便研究人员评估和比较不同策略学习方法的性能。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个大规模、多样化的人形机器人操作数据集，涵盖了灵巧操作、人机交互、运动集成动作等多种任务，并提供了一个基于云的标准化评估平台。与现有数据集相比，Humanoid Everyday在任务多样性、数据规模和评估平台方面具有显著优势。
关键设计：数据集中包含了RGB、深度、激光雷达、触觉等多模态数据，以及自然语言标注。人工监督遥操作流程保证了数据的质量。云平台评估采用标准化的评估指标，方便研究人员进行公平比较。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中未详细说明，属于策略学习方法的部分，而非数据集本身的设计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Humanoid Everyday数据集包含10.3k条轨迹和超过300万帧的数据，涵盖7大类260个任务。论文对数据集上具有代表性的策略学习方法进行了分析，提供了对它们在不同任务类别中的优势和局限性的见解。此外，论文还提供了一个基于云的标准化评估平台，方便研究人员评估和比较不同策略学习方法的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人形机器人在家庭服务、医疗辅助、工业制造等领域的应用。通过学习Humanoid Everyday数据集，可以提升人形机器人在复杂环境中的操作能力和人机交互能力，使其能够更好地服务于人类社会。
📄 摘要（原文）
From loco-motion to dextrous manipulation, humanoid robots have made remarkable strides in demonstrating complex full-body capabilities. However, the majority of current robot learning datasets and benchmarks mainly focus on stationary robot arms, and the few existing humanoid datasets are either confined to fixed environments or limited in task diversity, often lacking human-humanoid interaction and lower-body locomotion. Moreover, there are a few standardized evaluation platforms for benchmarking learning-based policies on humanoid data. In this work, we present Humanoid Everyday, a large-scale and diverse humanoid manipulation dataset characterized by extensive task variety involving dextrous object manipulation, human-humanoid interaction, locomotion-integrated actions, and more. Leveraging a highly efficient human-supervised teleoperation pipeline, Humanoid Everyday aggregates high-quality multimodal sensory data, including RGB, depth, LiDAR, and tactile inputs, together with natural language annotations, comprising 10.3k trajectories and over 3 million frames of data across 260 tasks across 7 broad categories. In addition, we conduct an analysis of representative policy learning methods on our dataset, providing insights into their strengths and limitations across different task categories. For standardized evaluation, we introduce a cloud-based evaluation platform that allows researchers to seamlessly deploy their policies in our controlled setting and receive performance feedback. By releasing Humanoid Everyday along with our policy learning analysis and a standardized cloud-based evaluation platform, we intend to advance research in general-purpose humanoid manipulation and lay the groundwork for more capable and embodied robotic agents in real-world scenarios. Our dataset, data collection code, and cloud evaluation website are made publicly available on our project website.