開發魯棒且通用的操作策略是機器人領域的關鍵目標。為實現有效的泛化能力，構建包含大量演示軌跡和在復雜真實環境中完成多樣化任務的綜合數據集至關重要。

01 | 引入

開發魯棒且通用的操作策略是機器人領域的關鍵目標。為實現有效的泛化能力，構建包含大量演示軌跡和在復雜真實環境中完成多樣化任務的綜合數據集至關重要。盡管現有研究已致力于整合各類機器人數據集，但仍缺乏統一的數據收集標準，且在多樣化任務、場景和機器人類型方面的高質量數據不足。因此，構建一個大規模、標準化的多構型機器人操作數據集具有重要意義。然而，現有數據集往往存在以下局限：

l 規模有限：數據量小，難以支撐數據驅動的深度學習模型。

l 平臺單一：通常只包含單一機器人平臺的數據，導致訓練的模型難以泛化到其他機械構型。

l 任務簡單：缺乏長周期、需要復雜推理和雙手協作的任務數據。

l 缺乏標準：沒有統一的基準來公平地衡量不同算法在多平臺上的性能。

今天，我們要介紹一個有望改變這一局面的重磅開源項目—RoboMIND。

02 | 1 分鐘了解 RoboMIND

RoboMIND是一個針對機器人操作領域的大規模、多構型的真實世界數據集與基準。它旨在解決當前機器人學習研究中高質量、多樣化數據匱乏的瓶頸，為訓練和評估通用的具身智能模型提供關鍵資源。

?RoboMIND匯集了來自4種不同真實機器人平臺的大規模操作數據集??，???包含 10.7 萬條真實世界演示軌跡，涵蓋 479 項不同任務，涉及 96 類獨特物體??，?覆蓋了家居、廚房、工廠、辦公、零售等大部分生活服務場景。RoboMIND數據集匯集了多種機器人平臺的操作數據，包括52,926條Franka Emika Panda單臂機器人軌跡、19,152條"天工"人形機器人軌跡、10,629條AgileX Cobot Magic V2.0雙臂機器人軌跡、以及25,170條UR-5e單臂機器人軌跡數據。通過涵蓋廣泛的任務類型和多種物體類別，RoboMIND 為研究人員和開發者提供了一個寶貴的資源，以推動機器人學習和自動化技術的發展。此數據集不僅數量龐大，而且質量上乘，確保了其在實際應用中的有效性和可靠性。


RoboMIND 的核心創新在于建立了統一的數據收集標準與協議，首次整合了單臂、雙臂、人形等四種不同構型機器人的操作數據，為跨構型泛化研究提供了基礎。同時提供了幀級別的細粒度語言指令標注數據以增強語義信息，收集并標注了失敗案例，構建了與真實世界同步的數字孿生環境，實現虛實結合的機器人學習與評估，這些創新共同解決了現有數據集缺乏標準化、構型單一、語義信息不足等問題，為機器人操作領域的研究提供了更全面、高質量的資源。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2412.13877

Github鏈接：https://github.com/x-humanoid-robomind/x-humanoid-robomind.github.io

**03 | 一鍵復現 **

理論很吸引人，但實踐起來會不會很復雜？完全不會！通過 Lab4AI 大模型實驗室，你可以輕松一鍵復現 RoboMIND 的相關實驗。

Lab4AI大模型實驗室一鍵復現鏈接：

https://www.lab4ai.cn/project/detail?utm_source=jssq/_bky&id=492a471cd6054a179660c760f0026704&type=project

?Step1?：登錄Lab4AI.cn。在“項目復現”中找到“RoboMIND: Benchmark on Multi-embodiment Intelligence Normative Data for Robot Manipulation”。點擊“立即體驗”，選擇資源后即可啟動。

Step ?2?：前置準備。本次實驗的相關?代碼、數據、環境均已內置在?Lab4A??大模型實驗室?，您無需準備環境、數據就可直接體驗。

備注：本次實驗使用了x-humanoid-training-toolchain工具鏈，該工具鏈由北京人形機器人創新中心（Open X-Humanoid）開發的開源訓練工具鏈，適配LeRobot框架，專為整合RoboMIND數據集與TienKung（天工）系列人形機器人而設計，旨在簡化數據適配與模型訓練流程，并提升RoboMIND數據集和“天工”機器人對于LeRobot開源框架適配的的效率。本次實驗中，已經下載好工具鏈，您無需再次下載。

Step ?3?：訓練配置。本次實驗使用的訓練配置參數已經存放在文件x-humanoid-training-toolchain/train_example/EXAMPLE/train_config.json中，您需要根據自己的需求，修改文件中對應的參數。

Step ?4?：開始微調。由于Lab4AI大模型實驗室已經把代碼、數據、環境等準備就緒，您只需要執行開始微調的代碼塊即可。本次微調，執行了lerobot/scripts/train.py文件，并將結果保存在了 RoboMIND/code/x-humanoid-training-toolchain/outputs/train/clean_table 中。

04 | 不止復現：Lab4AI 支撐“從研究到落地”

Lab4AI提供除了一鍵復現之外，還提供更多的價值：

1. 如果你是?科研黨

每日更新 Arxiv 上的論文，支持翻譯、導讀、分析，幫你快速跟進前沿研究；除了CareGPT，還能一鍵復現其他大模型；若你有自己的數據集，能直接在平臺上進行代碼微調，平臺還支持使用LLaMA-Factory進行WebUI微調大模型，甚至對接投資孵化資源，把科研創意變成落地成果。



2. 如果你是?學習者

如果你想掌握大模型相關技能，Lab4AI的優勢更明顯：?Lab4AI提供多種在線課程?，更有LLaMA Factory官方合作課程，讓您理論學習和代碼實戰同時進行。LLaMA Factory官方合作課程課程 聚焦于當下最受歡迎的LLaMA Factory框架，帶您從理論到實踐，一站式掌握大模型定制化的核心技能，課程還送 300 元算力、完課證書。

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