RoboLight: A Dataset with Linearly Composable Illumination for Robotic Manipulation

📄 arXiv: 2603.04249v1 📥 PDF

作者: Shutong Jin, Jin Yang, Muhammad Zahid, Florian T. Pokorny

分类: cs.RO

发布日期: 2026-03-04

💡 一句话要点

RoboLight：用于机器人操作的线性可组合光照数据集

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 光照变化 数据集 合成数据 高动态范围 线性可组合性 机器人感知 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作数据集在光照条件变化方面的覆盖不足，限制了模型在真实环境中的泛化能力。
  2. RoboLight通过定制的光照系统，系统性地控制颜色、方向和强度三个维度的光照变化，并同步记录机器人操作过程。
  3. 该数据集包含真实数据和合成数据，并通过实验验证了数据集的质量和合成数据的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了RoboLight，这是首个真实世界机器人操作数据集，它在系统性变化的光照条件下捕获同步的事件序列。RoboLight包含两个组成部分。(a) RoboLight-Real包含2800个真实世界事件序列，这些数据是在我们定制的Light Cube装置中收集的，该装置是一个配备八个可编程RGB LED灯的校准系统。它包括沿着三个独立控制的维度（颜色、方向和强度）的结构化光照变化。每个维度都与一个专门的任务配对，这些任务具有不同的几何形状和材料对象，以引发感知挑战。所有图像数据都以高动态范围(HDR)格式记录，以保持辐射精度。利用光传输的线性特性，我们引入了(b) RoboLight-Synthetic，它包含通过RoboLight-Real的HDR图像空间中的插值合成的196000个事件序列。原则上，通过细化插值粒度，RoboLight-Synthetic可以任意扩展。我们通过定性分析和真实世界策略的部署来进一步验证数据集的质量，分析任务难度、分布多样性和合成数据的有效性。此外，我们还展示了所提出的数据集的三个代表性用例。完整的数据集，以及系统软件和硬件设计，将作为开源发布，以支持持续的研究。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人操作数据集通常在受控光照条件下采集，缺乏对真实世界光照变化的模拟，导致模型在实际应用中鲁棒性不足。因此，需要一个包含丰富光照变化信息的机器人操作数据集，以提升模型在复杂光照环境下的感知和操作能力。

核心思路：RoboLight的核心思路是通过精确控制和系统性地改变光照条件，并记录对应的机器人操作过程，从而构建一个包含丰富光照变化信息的数据集。利用光照的线性可组合性，通过对真实数据进行插值，生成大量的合成数据，从而扩展数据集的规模。

技术框架：RoboLight数据集的构建包含以下几个主要阶段：1) 搭建Light Cube装置，该装置配备八个可编程RGB LED灯，可以独立控制颜色、方向和强度。2) 设计三个任务，每个任务对应一个光照维度，并选择具有不同几何形状和材料的对象。3) 采集真实数据，记录在不同光照条件下的机器人操作过程，并保存为HDR图像。4) 利用光照的线性可组合性，对真实数据进行插值，生成大量的合成数据。

关键创新：RoboLight的关键创新在于：1) 首次提出了一个真实世界机器人操作数据集，该数据集包含系统性变化的光照条件。2) 利用光照的线性可组合性，通过插值生成大量的合成数据，从而扩展数据集的规模。3) 设计了专门的Light Cube装置，可以精确控制光照的颜色、方向和强度。

关键设计：Light Cube装置配备八个可编程RGB LED灯，每个灯可以独立控制颜色、方向和强度。图像数据以HDR格式记录，以保留辐射精度。合成数据通过在HDR图像空间中进行线性插值生成。数据集包含三个任务，每个任务对应一个光照维度，并选择具有不同几何形状和材料的对象，以增加任务的难度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过定性分析和真实世界策略的部署验证了数据集的质量。实验结果表明，合成数据可以有效地提升模型在真实光照条件下的性能。此外，论文还展示了该数据集在光照不变性学习、光照条件下的目标检测和光照条件下的机器人操作等方面的应用。

🎯 应用场景

RoboLight数据集可用于训练对光照变化具有鲁棒性的机器人感知和操作模型。这些模型可以应用于各种实际场景，例如仓库自动化、家庭服务机器人和户外机器人等，从而提高机器人在复杂光照环境下的工作效率和可靠性。该数据集的开源发布将促进相关领域的研究。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce RoboLight, the first real-world robotic manipulation dataset capturing synchronized episodes under systematically varied lighting conditions. RoboLight consists of two components. (a) RoboLight-Real contains 2,800 real-world episodes collected in our custom Light Cube setup, a calibrated system equipped with eight programmable RGB LED lights. It includes structured illumination variation along three independently controlled dimensions: color, direction, and intensity. Each dimension is paired with a dedicated task featuring objects of diverse geometries and materials to induce perceptual challenges. All image data are recorded in high-dynamic-range (HDR) format to preserve radiometric accuracy. Leveraging the linearity of light transport, we introduce (b) RoboLight-Synthetic, comprising 196,000 episodes synthesized through interpolation in the HDR image space of RoboLight-Real. In principle, RoboLight-Synthetic can be arbitrarily expanded by refining the interpolation granularity. We further verify the dataset quality through qualitative analysis and real-world policy roll-outs, analyzing task difficulty, distributional diversity, and the effectiveness of synthesized data. We additionally demonstrate three representative use cases of the proposed dataset. The full dataset, along with the system software and hardware design, will be released as open-source to support continued research.