Kaiwu: A Multimodal Manipulation Dataset and Framework for Robot Learning and Human-Robot Interaction
作者: Shuo Jiang, Haonan Li, Ruochen Ren, Yanmin Zhou, Zhipeng Wang, Bin He
发布时间: 2025-03-10
来源: arxiv
研究方向: 机器人学习、机器人感知、人机交互、多模态融合
主要内容
本文介绍了Kaiwu数据集及其构建框架，旨在解决复杂组装场景中缺失的实时同步多模态数据问题，尤其是动态信息和细粒度标注。数据集提供了一个整合人、环境和机器人数据收集框架，包含20位参与者和30个交互对象，产生总共11,664个整合动作实例。每个演示中记录了手部动作、操作压力、组装过程的声音、多视图视频、高精度运动捕捉信息、第一人称视频中的注视点和肌电图信号。数据集旨在促进机器人学习、灵巧操作、人类意图调查和人机协作研究。
主要贡献
1. 提出了一个包含人类、机器人和环境数据的多模态数据收集框架，支持机器人从人类演示中学习。
2. 收集了高质量的、大规模的多模态数据，用于长期自主操作，使用最先进的真实信息技术对细粒度和复杂的操作过程进行标注。
3. 数据集伴随着时空关系标注，进行了丰富的、细粒度的跨模态同步数据标注，包括兴趣区域标注、图像分割标注、运动分割事件标注、手势事件标注和手势分类标注，显著增强了跨模态学习和多模态融合能力以及其可解释性。
研究方法
1. 数据手套用于捕捉手部动作和手掌触觉交互信息。
2. 肌电图和加速度计用于收集参与者的肌肉活动，以研究组装任务中肌电图数据的相关性。
3. Kinect用于记录环境信息，包括RGB和深度信息。
4. 眼动仪用于获得注视点移动性等眼动数据，以研究视觉注意力和认知过程。
5. 麦克风用于捕捉环境声音。
6. Nokov光学3D运动捕捉系统用于捕捉和记录人和物体在三维空间中的运动和动作。
7. 语义分割、动作分割、手势分割和手势分类等标注方法被用于标注数据集。
实验结果
实验结果表明，Kaiwu数据集为机器人学习提供了丰富的信息，可以帮助机器人获得人类水平的能力。数据集的构建框架和标注方法为未来的研究提供了基础。
未来工作
未来工作可以利用Kaiwu数据集开发实体学习的知识路径，探索跨模态预测、组装逻辑序列预测、组装任务规划和机器人自组装等主题。此外，希望Kaiwu数据集的收集平台可以作为一种中介，用于机器人行为学习和人机技能转移。还可以添加更先进的可穿戴传感器，灵活地探索新的收集模式，以使数据集适用于各种应用场景，成为机器人基础数据库的基准，从而为通用实体智能铺平道路。