RoboTacDex: A Dexterous Visual-Tactile-Action Dataset for Humanoid Manipulation
作者: Xinyi Wang, Donghan Li, Zi'Ang Chen, Chong Yu, Chen Xin, Peng Ye, Yingkai Sun, Tao Chen
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-30
💡 一句话要点
提出RoboTacDex数据集以提升人形机器人灵巧操作能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 灵巧操作 人形机器人 多模态数据 模仿学习 数据集构建
📋 核心要点
- 现有机器人操作方法缺乏大规模和多样化的演示数据，限制了灵巧操作能力的提升。
- RoboTacDex数据集通过多模态记录和丰富的任务设计，提供了高质量的灵巧操作示例，促进机器人学习。
- 实验结果显示，三种模仿学习模型在多样化任务上的表现良好，验证了数据集的有效性和广泛适用性。
📝 摘要（中文）
在机器人学习领域，大规模和多样化的演示轨迹是提升机器人操作能力的基础。我们介绍了RoboTacDex，这是一个大型、多模态且多样化的人形机器人灵巧操作行为数据集。该数据集基于公开可获取的人形机器人Unitree G1，包含6000条轨迹，涵盖19个任务、23项技能以及与22个物体的交互。RoboTacDex提供了多视角RGB和深度信息、触觉反馈以及详细的语义注释。此外，数据集还包含了一系列相对具有挑战性的任务，旨在模拟人类的操作逻辑和真实世界的操作复杂性。为确保数据收集质量，我们开发了改进的多摄像头同步系统，实现了毫秒级的数据同步和多模态记录。实验中，我们评估了三种代表性的模仿学习模型，分析了它们在不同任务类别中的表现及各自的优缺点。试验结果表明，数据集的有效性和多样性将很快开源。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决现有机器人操作方法中缺乏足够多样化和高质量演示数据的问题，限制了机器人在复杂任务中的表现。
核心思路：通过构建RoboTacDex数据集，提供多视角的RGB、深度信息和触觉反馈，模拟人类的操作逻辑，增强机器人学习的基础。
技术框架：数据集的构建包括数据采集、同步和记录三个主要模块。采用改进的多摄像头同步系统，实现毫秒级的多模态数据同步。
关键创新：RoboTacDex数据集的创新在于其多模态特性和丰富的任务设计，能够更真实地反映人类的灵巧操作，与现有单一模态数据集相比，提供了更全面的学习基础。
关键设计：在数据收集过程中，采用了多摄像头系统和高频率的触觉传感器，确保数据的准确性和丰富性，同时设计了多样化的任务和技能以提升数据集的实用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，三种模仿学习模型在RoboTacDex数据集上表现出良好的性能，尤其在复杂任务中展现出中等水平的泛化能力，验证了数据集的有效性和多样性。
🎯 应用场景
RoboTacDex数据集的潜在应用领域包括人形机器人在家庭服务、工业自动化和医疗辅助等场景中的灵巧操作。通过提供丰富的训练数据，该数据集将促进机器人在复杂环境中的自主学习和适应能力，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
In the field of robot learning, large-scale and diverse demonstration trajectories provide the fundamental basis for enhancing robotic manipulation ability. We introduce RoboTacDex, a large, multi-modal, and diverse dataset of dexterous manipulation behaviors performed with a humanoid robot. Built on the publicly accessible humanoid robot Unitree G1, RoboTacDex consists of 6k trajectories covering 19 tasks, 23 skills, and interactions with 22 objects. RoboTacDex provides comprehensive records including multi-view RGB and depth information, tactile feedback, and detailed semantic annotations. Furthermore, the dataset features a variety of relatively challenging tasks that can only be completed by dual arms and dexterous hands, aiming to mimic human-like operational logic and simulate real-world manipulation complexity. To ensure data collection quality, we develop an improved multi-camera synchronization system to enable millisecond data synchronization and recording of modalities. In our experiments, we evaluate three representative imitation learning models on our dataset, analyzing their performance as well as their respective strengths and limitations across different task categories. Successful trial results and a moderate level of generalization capabilities across a suite of tasks indicate the effectiveness and diversity of the collected dataset. Our dataset will be open-sourced soon.