Liaohe-CobotMagic-PnP: an Imitation Learning Dataset of Intelligent Robot for Industrial Applications
作者: Chen Yizhe, Wang Qi, Hu Dongxiao, Jingzhe Fang, Liu Sichao, Zixin An, Hongliang Niu, Haoran Liu, Li Dong, Chuanfen Feng, Lan Dapeng, Liu Yu, Zhibo Pang
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-09-27
备注: Accepted to IAI 2025 (International Conference on Industrial Artificial Intelligence), Shenyang, China, Aug 21 - 24, 2025. Preprint (before IEEE copyright transfer)
💡 一句话要点
Liaohe-CobotMagic-PnP：面向工业应用的智能机器人模仿学习数据集
🎯 匹配领域: 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: 工业机器人 模仿学习 多模态数据集 环境干扰 机器人操作系统
📋 核心要点
- 现有机器人数据集难以有效表示动态环境状态，尤其是在多模态传感器数据融合方面存在挑战。
- 该数据集通过集成多维干扰特征，并采用高精度传感器同步采集多模态数据，旨在解决上述问题。
- 实验结果表明，该数据集能够提升模型在动态干扰环境下的鲁棒性和机器人操作稳定性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一个工业级的多模态干扰数据集，旨在解决工业4.0应用中动态环境干扰导致的环境状态与机器人行为之间的高度非线性及强耦合交互问题。该数据集集成了尺寸、颜色和光照变化等多维干扰特征，并采用高精度传感器同步采集视觉、扭矩和关节状态测量数据。数据集中包含几何相似度超过85%和标准化光照梯度的场景，以确保真实世界的代表性。通过机器人操作系统（ROS）实现的微秒级时间同步和抗振动数据采集协议，保证了时间和操作的保真度。实验结果表明，该数据集增强了模型验证的鲁棒性，并提高了机器人在动态、干扰丰富的环境中的操作稳定性。该数据集已在https://modelscope.cn/datasets/Liaoh_LAB/Liaohe-CobotMagic-PnP上公开。
🔬 方法详解
问题定义：工业4.0应用中，机器人需要在动态且充满干扰的环境中执行任务。现有的机器人数据集通常难以充分捕捉和表示这些复杂的环境状态，导致模型在实际应用中泛化能力不足。尤其是在多模态数据融合方面，如何有效地将视觉、力觉等信息结合起来，仍然是一个挑战。
核心思路：该论文的核心思路是构建一个包含丰富干扰因素的多模态数据集，通过模仿学习的方式，让机器人能够学习如何在复杂的工业环境中进行操作。数据集的设计重点在于模拟真实工业环境中的各种干扰，并使用高精度传感器同步采集多模态数据，从而为模型的训练提供更真实、更全面的信息。
技术框架：该数据集的构建基于机器人操作系统（ROS），实现了微秒级的时间同步和抗振动数据采集。数据集包含了视觉数据（图像）、扭矩数据和关节状态数据。场景设计考虑了几何相似性和标准化的光照梯度，以保证数据集的真实性和代表性。
关键创新：该数据集的关键创新在于其对工业环境中多维干扰因素的全面模拟，以及高精度多模态数据的同步采集。与现有数据集相比，该数据集更注重真实工业环境的复杂性和干扰性，能够更好地支持机器人在实际应用中的训练和验证。
关键设计：数据集包含了多种干扰因素，如尺寸、颜色和光照变化。为了保证数据的质量，采用了微秒级的时间同步和抗振动数据采集协议。场景设计中，几何相似度保持在85%以上，并对光照梯度进行了标准化处理。具体参数设置和损失函数等技术细节未知。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了该数据集的有效性，表明其能够增强模型验证的鲁棒性，并提高机器人在动态、干扰丰富的环境中的操作稳定性。具体的性能数据、对比基线和提升幅度等信息未知，但数据集的公开为相关研究提供了宝贵资源。
🎯 应用场景
该数据集可广泛应用于工业机器人领域，例如自动化装配、物料搬运、质量检测等。通过使用该数据集训练的机器人模型，可以提高机器人在复杂工业环境中的适应性和鲁棒性，从而提升生产效率和产品质量。未来，该数据集可以进一步扩展，例如增加更多类型的干扰因素、更复杂的任务场景，以及更丰富的传感器数据，从而推动工业机器人技术的进一步发展。
📄 摘要（原文）
In Industry 4.0 applications, dynamic environmental interference induces highly nonlinear and strongly coupled interactions between the environmental state and robotic behavior. Effectively representing dynamic environmental states through multimodal sensor data fusion remains a critical challenge in current robotic datasets. To address this, an industrial-grade multimodal interference dataset is presented, designed for robotic perception and control under complex conditions. The dataset integrates multi-dimensional interference features including size, color, and lighting variations, and employs high-precision sensors to synchronously collect visual, torque, and joint-state measurements. Scenarios with geometric similarity exceeding 85\% and standardized lighting gradients are included to ensure real-world representativeness. Microsecond-level time-synchronization and vibration-resistant data acquisition protocols, implemented via the Robot Operating System (ROS), guarantee temporal and operational fidelity. Experimental results demonstrate that the dataset enhances model validation robustness and improves robotic operational stability in dynamic, interference-rich environments. The dataset is publicly available at:https://modelscope.cn/datasets/Liaoh_LAB/Liaohe-CobotMagic-PnP.