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。
数据集地址： Open X-Embodiment Datase|机器人技术数据集|开源数据集数据集
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。
数据集地址： Open X-Embodiment Datase|机器人技术数据集|开源数据集数据集
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，评估模型在不同机器人和任务上的性能。
Open X-Embodiment 数据集
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常见对象。
每个机器人形态所包含的数据集数量。Franka机器人形态拥有最多数据集：25个。
1、Franka：Franka机器人通常指的是Franka Emika公司生产的协作机器人，如Franka Panda，它是一种7自由度的机械臂，设计用于与人类安全地协作工作。
2、xArm：xArm是一种灵活的机械臂，广泛应用于工业自动化、教育和研究领域。它们以其高精度和易于编程而受到青睐。
3、Sawyer：Sawyer是由Rethink Robotics公司开发的一款协作机器人，具有7个自由度，专为精密装配和检测任务而设计。Sawyer 开发指南中提到了Sawyer 关节分类和连杆长度，以及技术参数如基本参数、本体自重、臂展范围、自由度、有效负载、防护等级、重复定位精度等。
4、Google Robot：这可能指的是Google公司开发的机器人，例如波士顿动力公司（Boston Dynamics）的机器人，它们以其先进的动态运动能力和平衡能力而闻名。
5、Kuka iiwa：Kuka iiwa是一种高度灵活的工业机器人，专为协作任务设计，具有7个自由度，能够在人类工作环境中安全操作。
6、UR5：UR5是Universal Robots公司生产的协作机器人，具有5个自由度，适用于轻量级装配和拾放操作。
7、WidowX：WidowX 机器人是由美国机器人公司Interbotix Labs（现为Trossen Robotics旗下品牌）开发的一款模块化、开源机器人平台，其设计灵感来源于工业机械臂，但以轻量化、低成本和高可定制化为特点，适合用于算法测试、自动化任务、机器人学习等场景。
8、Hello Stretch：这是一款由Stretch Robotics公司开发的移动机器人，设计用于仓库和物流环境中的货物搬运。
9、PR2：PR2是由Willow Garage开发的个人机器人，具有2个手臂和多个传感器，用于家庭和服务业的研究。
10、DLR SARA：这是一款由德国航空航天中心（DLR）开发的双臂协作机器人，设计用于模拟人类手臂的运动和操作。
11、Jaco 2：Jaco 2是由Kinova Robotics公司生产的协作机器人手臂，具有7个自由度，适用于精密操作任务。
12、Unitree A1：这是一种四足机器人，设计用于在复杂地形中移动和执行任务。
13、xArm Bimanual：这可能指的是具有双手臂的xArm机器人，用于需要双手操作的任务。
14、CoBots：这可能指的是协作机器人的通用术语，而不是特定的机器人形态。
15、DLR EDAN：这是一款由DLR开发的机器人，但具体信息较少。
16、PAMV2：这可能指的是一种特定的机器人或机器人系统，但具体信息较少。
17、Kinova Gen3：这是Kinova Robotics公司生产的另一种协作机器人手臂，具有多个自由度，适用于各种操作任务。
18、Fanuc Mate：这是Fanuc公司生产的工业机器人，广泛应用于制造业。
19、Jackal：是由加拿大机器人公司 Clearpath Robotics（现为OTTO Motors 旗下品牌）开发的一款小型无人地面车辆（UGV），专为户外与室内移动机器人研究设计。20、RC Car：作为一种典型的机器人形态，因其低成本、高灵活性和易扩展性，成为研究自主导航、控制算法、传感器融合的重要实验平台。
21、TurtleBot 2：这是一种低成本的开放源代码机器人平台，广泛用于教育和研究。
22、Baxter：Baxter是由Rethink Robotics公司开发的协作机器人，具有两个手臂，设计用于与人类在同一个工作空间中安全地工作。
不同技能在数据集中的出现频率：picking(拾取）出现次数非常高
picking（拾取）、moving（移动）、pushing（推动）、placing（放置）、sliding（滑动）、putting（放置）
navigating（导航）、separating（分离）、pointing（指向）、opening（打开）、nudging（轻推）、
closing（关闭）、inserting（插入）、knocking（敲击）、dragging（拖动）、dropping（掉落）、
wiping（擦拭）、assembling（组装）、turning on（打开）、keeping（保持）
picking(拾取）：是出现次数最多的技能，超过600000次，表明在数据集中拾取动作是非常常见的。
moving(移动)和pushing(推动):这两个技能出现次数也非常高，接近150000次，说明移动和推动也是机器人任务中常见的动作。
数据集中：
1、拾取、移动、推动和放置是常执行的技能。导航和滑动也是相对常见的技能，但出现次数少于前四个技能。
2、其他技能如分离 、指向、打开、轻推等的出现次数较少。
1、Shapes（形状）：包括“hexagon”（六边形）、“triangle”（三角形）、“cube”（立方体）等，其中“hexagon”的出现次数最多，超过12,000次。
2、Containers（容器）：包括“tray”（托盘）、“bowl”（碗）、“pot”（锅）、“cup”（杯子）、“box”（盒子）、“basket”（篮子）等，其中“tray”的出现次数最多，接近8,000次。
3、Furniture（家具）：包括“counter”（柜台）、“drawer”（抽屉）、“table”（桌子）、“cabinet”（柜子）、“door”（门）、“chair”（椅子）等，其中“cabinet”的出现次数最多，超过12,000次。
4、Food（食物）：包括“apple”（苹果）、“orange”（橙子）、“banana”（香蕉）、“coke can”（可乐罐）、“chip bag”（薯片袋）等，其中“apple”的出现次数最多，接近10,000次。
5、Appliances（电器）：包括“faucet”（水龙头）、“fridge”（冰箱）、“sink”（水槽）、“stove”（炉灶）、“microwave”（微波炉）、“oven”（烤箱）等，其中“faucet”的出现次数最多，超过4,000次。
6、Utensils（用具）：包括“fork”（叉子）、“spoon”（勺子）、“knife”（刀）、“spatula”（刮刀）等，其中“fork”和“spoon”的出现次数较多，超过2,000次。
数据集中：
六边形是最常见的形状，而柜子是最常见的家具。
苹果是最常见的食物，而托盘是最常见的容器。
水龙头是最常见的电器，而叉子和勺子是最常见的用具。
RT-1-X 和 RT-2-X 都采用图像和文本指令作为输入和输出离散的末端执行器动作。
RT-1-X 平均成功率比原始方法或 RT-1 高 50%%。RT-1 和 RT-1-X 具有相同的网络架构。因此，性能的提高可以归因于机器人数据混合的联合训练。 实验室标识表示真实机器人评估的物理位置，机器人图片表示用于评估的实施例。
为了评估实施例之间的转移，我们评估了 RT-2-X 模型关于分布外技能。这些技能在 Bridge 数据集中，但不在 Google Robot 数据集（评估它们的实施例）中。
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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
