Open X-Embodiment Dataset：迄今为止最大的开源真实机器人数据集,包含超过1百万真实机器人轨迹的大规模数据集，覆盖了来自全球多个研究机构的22个不同机器人平台。

2024-06-01,由谷歌 DeepMind 联手斯坦福大学等机构联合推出Open X-Embodiment Dataset。这是迄今为止最大的开源真实机器人数据集。它包含 100 多万条真实机器人轨迹，涵盖 22 个机器人实例，从单臂机器人到双手机器人和四足机器人。为机器人学习领域提供了一个全新的、大规模的、多平台的数据资源，有助于推动机器人政策的泛化和跨平台的学习能力。

一、研究背景：

在机器人学习领域，传统的学习方法通常针对每个应用、每个机器人甚至每个环境训练一个单独的模型。然而，随着大规模预训练模型在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域的成功，人们开始探索是否能够训练出一种“通用”的跨机器人（X-robot）策略，这种策略能够高效地适应新机器人、任务和环境。

目前遇到困难和挑战:

1、机器人领域的数据集通常规模较小，且多样性不足，难以实现类似NLP和计算机视觉领域的大规模预训练模型的泛化能力。

2、现有的机器人学习数据集往往局限于单一环境、单一对象集或狭窄的任务范围，缺乏跨平台、跨任务的泛化能力。

3、机器人的硬件和环境差异性大，导致模型难以从一个平台迁移到另一个平台。

 

二、让我们一起看一下Open X-Embodiment Dataset

Open X-Embodiment Datase: 首个跨多个机器人平台的大规模操控技能数据集.包含超过1百万真实机器人轨迹的大规模数据集，覆盖了来自全球多个研究机构的22个不同机器人平台。

 

数据集构建：

该数据集由跨22实施例的 60 个单独的数据集组成, 转换为统一的数据格式，以便于下载和使用。数据集包含了从单臂机器人到双机械手机器人和四足机器人等多种类型的机器人，涵盖了丰富的操控技能和日常物体。

 

数据集特点：

1、多样性：数据集覆盖了多种机器人平台和广泛的任务类型。

2、标准化：使用RLDS数据格式，支持不同机器人设置的各种动作空间和输入模式。

3、大规模：包含超过1百万的机器人轨迹，是机器人学习领域迄今为止最大的数据集之一。

使用方法：数据集提供了预训练模型检查点，可以用于推理和微调。研究人员可以使用这些资源来训练和测试跨平台的机器人策略。

 

基准测试 ：

数据集支持对机器人学习模型进行基准测试，评估

 

Open X-Embodiment 数据集。

（a）：该数据集由跨22实施例的 60 个单独的数据集组成。

（b）：由于有大量的 Franka 数据集，Franka 机器人在视觉上不同的场景中具有最大的多样性，

（c）：由于几个大型数据集，xArm 和 Google Robot 贡献的轨迹数量最多，

（d， e）：数据集包含多种技能和

 

三、让我们一起展望Open X-Embodiment Datase数据集的应用

场景一：智能家居小助手

在一个现代智能家居中，机器人“家家”是家庭的新成员，它的任务是帮助主人管理家务，从简单的物品整理到复杂的家庭维护工作。

案例描述：

1. 日常启动： 早晨，家家启动了，它的内置日程表显示今天需要完成的任务列表，包括洗衣、打扫、浇花和准备晚餐。

2. 衣物识别与分类： 家家首先前往洗衣房，它的摄像头和传感器能够识别出不同材质和颜色的衣物。它将衣物分类，把需要手洗的衣物放到一边，其余的放入洗衣机。

3. 洗衣操作： 家家打开洗衣机，根据衣物的类型选择合适的洗涤程序。它轻柔地抓起衣物，确保不会损坏任何精细的面料。

4. 家庭清洁： 洗衣启动后，家家转换到清洁模式。它识别出地板上的灰尘和污渍，自动调整吸力和刷子的转速，开始高效地打扫房间。

5. 浇灌植物： 家家接着前往花园，它的传感器能够检测土壤的湿度，确定哪些植物需要浇水。它精准地控制水量，确保植物得到适量的水分。

6. 晚餐准备： 下午，家家开始准备晚餐。它识别出冰箱中的食材，根据主人的饮食习惯和营养需求，规划出一份健康的菜单。

7. 食材处理： 家家从冰箱中取出食材，比如识别出需要切割的蔬菜和需要去骨的肉类。它使用不同的工具，如刀和剪刀，精准地处理食材。

8. 烹饪过程： 食材准备完毕后，家家开始烹饪。它根据食谱调整火候和时间，确保食物烹饪得恰到好处。

9. 动态调整： 当主人突然决定邀请朋友共进晚餐时，家家迅速调整菜单，增加额外的菜品，并重新规划烹饪顺序。

10. 餐桌布置： 晚餐准备就绪，家家识别出相应的餐具和装饰品，精心布置餐桌，为晚餐营造温馨的氛围。

11. 餐后清理： 用餐结束后，家家自动进入清理模式，它收拾餐具，将它们分类放入洗碗机，并开始清洗。

家家展示了其在智能家居环境中的多任务处理能力，它不仅能够识别和处理各种家务任务，还能根据实际情况灵活调整计划，确保家庭的舒适和秩序。这样的机器人能够极大地提升家庭生活的便利性和效率，让主人有更多时间享受生活。

 

 

场景二：机器人舞蹈教练

在一家现代舞蹈工作室中，机器人“舞步”被设计来协助舞蹈教练教授学员新的舞蹈动作。通过模仿数据集中的人类舞蹈行为，舞步能够学习并复制复杂的舞蹈动作，然后引导学员进行学习。

案例描述：

1. 数据收集： 舞步的数据科学家团队首先收集了一系列专业舞者的舞蹈视频，这些视频涵盖了从古典芭蕾到现代街舞的多种舞蹈风格。这些视频被用来创建一个包含丰富舞蹈动作的数据集。

2. 动作学习： 舞步的人工智能系统开始分析这些视频，通过先进的计算机视觉和机器学习技术，识别和提取舞者的关键骨骼动作和节奏模式。

3. 模仿舞蹈： 舞步开始模仿数据集中的舞蹈动作，它的关节和马达精确地复制舞者的每一个动作，从优雅的旋转到充满活力的跳跃。

4. 舞蹈教学： 在舞蹈课上，舞步站在教室前，准备教授今天的舞蹈课程。它首先展示了一段流畅的舞蹈动作，作为课程的开场。

5. 学员模仿： 学员们跟随舞步的动作，开始模仿它的每一个舞蹈步骤。舞步的动作既准确又优雅，为学员提供了完美的视觉参考。

6. 实时反馈： 舞步不仅能够模仿舞蹈，还能通过其传感器捕捉学员的动作，并提供实时反馈。如果某个学员的动作不准确，舞步会轻柔地调整他们的姿势。

7. 互动学习： 舞步与学员进行互动，鼓励他们尝试不同的舞蹈风格。它甚至能够根据学员的进度和兴趣，动态调整教学内容。

8. 创意舞蹈编排： 在自由舞蹈环节，舞步挑战学员进行即兴创作。它首先展示一系列复杂的舞蹈动作，然后鼓励学员结合这些动作，创作自己的舞蹈。

9. 舞蹈表演： 课程结束时，舞步和学员们一起进行一场小型的舞蹈表演。舞步的精确模仿和学员们的学习成果相得益彰，为观众呈现了一场精彩的舞蹈展示。

10. 持续学习： 课后，舞步继续分析学员的舞蹈视频，以优化其教学策略，并学习新的舞蹈动作，为下一次课程做准备。

舞步通过模仿学习，不仅学会了复杂的舞蹈动作，还成为了一名出色的舞蹈教练。它结合了技术与艺术，为舞蹈教学带来了创新和乐趣，同时也提高了学员的学习效率和体验。通过这种方式，机器人在艺术和创意领域也能发挥重要作用，为人类提供新的学习和互动方式。