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教育机器人企业

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伴随着全球人工智能技术飞速进步，具身智能产业迅猛发展，赋予机器人类人化的泛化能力是具身智能机器人技术的核心目标之一，实现这一目标的关键在于如何使各类机器人本体在面对多样化的环境和任务时，能够展现出卓越的性能。

正如ChatGPT需要海量文本数据来训练一样，想要培养出一个能力全面的机器人，也需要大量优质的训练数据，数据集是具身智能技术发展的重要基石。与视觉或语言数据的获取相比，收集机器人训练数据远比收集文本或图像数据困难得多，需要在专门的环境中记录机器人的每个关节动作和末端执行器的信息，这个过程不仅需要昂贵的硬件设备，还需投入大量人力来确保数据质量，因而业内目前最具通用性的机器人操作策略主要依赖于在有限多样性条件下收集的数据，大规模多构型具身智能数据集和Benchmark是极为稀缺的资源。

为了解决这个难题，国家地方共建具身智能机器人创新中心与北京大学计算机学院联合推出了一个大规模多构型智能机器人数据集和Benchmark——RoboMIND，捕捉机器人面对复杂环境、长程任务时的各种交互和经验，从而促进能够掌握不同操作策略的通用模型的训练。RoboMIND包含5万5千条机器人轨迹数据，涉及279项不同的任务，涵盖了高达61种不同的物体，覆盖了家居、厨房、工厂、办公、零售等大部分生活服务场景。此外，该数据集包含根据真实场景搭建的数字孪生场景，进一步丰富和扩充了此数据集的多样性，同时提升数据采集效率。机器人构型包含单臂机器人、双臂机器人、人形机器人，手臂末端使用夹爪或者灵巧手。为了评估RoboMind数据集的质量，研究团队在主流单任务模仿学习模型上（如ACT）和具身多模态大模型上（如OpenVLA、RDT-1B）进行了广泛的评测，发现RoboMIND数据集可以有效提升模仿学习模型在现实场景下任务的成功率。该评测得到了北京智源人工智能研究院的大力支持。

RoboMIND为机器人操作模型的训练提供了一个高质量、广泛多样的数据基础，旨在提升机器人在复杂环境中的操作能力和适应性。通过大规模、多样化的数据集，机器人模型能够更好地适应各种任务和环境变化，从而推动通用机器人技术的发展。

RoboMIND 数据分析

 

RoboMIND 实验

我们采用四种流行的模仿学习方法进行综合实验，包括 ACT、 BAKU、RDT-1B 和 OpenVLA 在选定的 RoboMIND 任务上评估其性能和局限性。实验视频如下：1.ACT on Single Tasks 的成功示 例     2.RTD-1B 在多任务设置上的成功案例    3.OpenVLA 多任务设置成功案例

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咨询来源：官方网站RoboMIND: Benchmark on Multi-embodiment Intelligence Normative Data for Robot Manipulation