RoboMIND 2.0: A Multimodal, Bimanual Mobile Manipulation Dataset for Generalizable Embodied Intelligence
作者: Chengkai Hou, Kun Wu, Jiaming Liu, Zhengping Che, Di Wu, Fei Liao, Guangrun Li, Jingyang He, Qiuxuan Feng, Zhao Jin, Chenyang Gu, Zhuoyang Liu, Nuowei Han, Xiangju Mi, Yaoxu Lv, Yankai Fu, Gaole Dai, Langzhe Gu, Tao Li, Yuheng Zhang, Yixue Zhang, Xinhua Wang, Shichao Fan, Meng Li, Zhen Zhao, Ning Liu, Zhiyuan Xu, Pei Ren, Junjie Ji, Haonan Liu, Kuan Cheng, Shanghang Zhang, Jian Tang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-31 (更新: 2026-01-06)
💡 一句话要点
RoboMIND 2.0：用于通用具身智能的多模态双臂移动操作数据集
🎯 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: 机器人操作 具身智能 模仿学习 多模态学习 数据集 强化学习 双臂机器人
📋 核心要点
- 现有模仿学习方法受限于大规模、多样化的真实世界演示数据稀缺，泛化能力不足。
- RoboMIND 2.0通过构建包含真实和模拟数据的大规模数据集，并提出分层双系统框架MIND-2来解决上述问题。
- MIND-2系统集成了语义规划器和视觉-语言-动作执行器，能够处理复杂任务并实现sim-to-real迁移。
📝 摘要（中文）
本文提出了RoboMIND 2.0，一个全面的真实世界数据集，包含超过31万条双臂操作轨迹，涵盖六种不同的机器人形态和739个复杂任务。为了支持接触丰富的和空间扩展的任务研究，该数据集还包含了1.2万个触觉增强的片段和2万个移动操作轨迹。为了补充物理数据，作者构建了真实世界环境的高保真数字孪生，并发布了一个额外的包含2万条轨迹的模拟数据集，以促进鲁棒的sim-to-real迁移。为了充分利用RoboMIND 2.0的潜力，作者提出了MIND-2系统，一个通过离线强化学习优化的分层双系统框架。MIND-2集成了高层语义规划器(MIND-2-VLM)，将抽象的自然语言指令分解为具体的子目标，以及一个低层视觉-语言-动作执行器(MIND-2-VLA)，生成精确的、感知自身状态的运动动作。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人操作方法在处理长时程双臂任务和非结构化环境中的移动操作时，由于缺乏大规模、多样化的真实世界数据，泛化能力受到限制。尤其是在接触丰富的和空间扩展的任务中，现有方法难以有效学习和执行复杂的操作序列。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多样化的数据集RoboMIND 2.0，包含真实世界和模拟环境中的双臂操作、移动操作和触觉数据。同时，提出一个分层双系统框架MIND-2，利用高层语义规划器和低层视觉-语言-动作执行器，实现从抽象指令到具体动作的映射。这样设计的目的是为了提高模型的泛化能力和处理复杂任务的能力。
技术框架：MIND-2系统是一个分层双系统框架，包含两个主要模块：MIND-2-VLM（高层语义规划器）和MIND-2-VLA（低层视觉-语言-动作执行器）。首先，MIND-2-VLM将自然语言指令分解为一系列子目标。然后，MIND-2-VLA根据视觉输入、语言指令和自身状态，生成精确的运动动作。整个系统通过离线强化学习进行优化。
关键创新：该论文的关键创新在于构建了RoboMIND 2.0数据集，它包含了大规模的真实世界和模拟数据，涵盖了双臂操作、移动操作和触觉信息。此外，MIND-2系统通过分层结构，将语义理解和动作执行解耦，提高了系统的灵活性和可扩展性。与现有方法相比，MIND-2能够更好地处理复杂任务和实现sim-to-real迁移。
关键设计：MIND-2-VLM可能采用了Transformer等模型，用于理解自然语言指令并生成子目标序列。MIND-2-VLA可能采用了深度神经网络，例如卷积神经网络（CNN）用于处理视觉输入，循环神经网络（RNN）或Transformer用于处理语言指令和自身状态，以及运动控制器用于生成运动动作。损失函数可能包括模仿学习损失、强化学习奖励和正则化项。具体参数设置和网络结构细节未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含超过31万条轨迹的RoboMIND 2.0数据集，涵盖多种机器人形态和复杂任务。此外，论文提出了MIND-2系统，通过离线强化学习进行优化，能够将自然语言指令转化为具体的机器人动作。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种机器人操作任务，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助机器人等。通过利用RoboMIND 2.0数据集和MIND-2系统，可以提高机器人在复杂环境中的操作能力和泛化能力，从而实现更智能、更高效的机器人应用。未来，该研究可以进一步扩展到更多领域，例如灾难救援、太空探索等。
📄 摘要（原文）
While data-driven imitation learning has revolutionized robotic manipulation, current approaches remain constrained by the scarcity of large-scale, diverse real-world demonstrations. Consequently, the ability of existing models to generalize across long-horizon bimanual tasks and mobile manipulation in unstructured environments remains limited. To bridge this gap, we present RoboMIND 2.0, a comprehensive real-world dataset comprising over 310K dual-arm manipulation trajectories collected across six distinct robot embodiments and 739 complex tasks. Crucially, to support research in contact-rich and spatially extended tasks, the dataset incorporates 12K tactile-enhanced episodes and 20K mobile manipulation trajectories. Complementing this physical data, we construct high-fidelity digital twins of our real-world environments, releasing an additional 20K-trajectory simulated dataset to facilitate robust sim-to-real transfer. To fully exploit the potential of RoboMIND 2.0, we propose MIND-2 system, a hierarchical dual-system frame-work optimized via offline reinforcement learning. MIND-2 integrates a high-level semantic planner (MIND-2-VLM) to decompose abstract natural language instructions into grounded subgoals, coupled with a low-level Vision-Language-Action executor (MIND-2-VLA), which generates precise, proprioception-aware motor actions.