开发鲁棒且通用的操作策略是机器人领域的关键目标。为实现有效的泛化能力，构建包含大量演示轨迹和在复杂真实环境中完成多样化任务的综合数据集至关重要。
01 | 引入
开发鲁棒且通用的操作策略是机器人领域的关键目标。为实现有效的泛化能力，构建包含大量演示轨迹和在复杂真实环境中完成多样化任务的综合数据集至关重要。尽管现有研究已致力于整合各类机器人数据集，但仍缺乏统一的数据收集标准，且在多样化任务、场景和机器人类型方面的高质量数据不足。因此，构建一个大规模、标准化的多构型机器人操作数据集具有重要意义。然而，现有数据集往往存在以下局限：
l 规模有限：数据量小，难以支撑数据驱动的深度学习模型。
l 平台单一：通常只包含单一机器人平台的数据，导致训练的模型难以泛化到其他机械构型。
l 任务简单：缺乏长周期、需要复杂推理和双手协作的任务数据。
l 缺乏标准：没有统一的基准来公平地衡量不同算法在多平台上的性能。
今天，我们要介绍一个有望改变这一局面的重磅开源项目—RoboMIND。
02 | 1 分钟了解 RoboMIND
RoboMIND是一个针对机器人操作领域的大规模、多构型的真实世界数据集与基准。它旨在解决当前机器人学习研究中高质量、多样化数据匮乏的瓶颈，为训练和评估通用的具身智能模型提供关键资源。
RoboMIND汇集了来自4种不同真实机器人平台的大规模操作数据集，包含 10.7 万条真实世界演示轨迹，涵盖 479 项不同任务，涉及 96 类独特物体，覆盖了家居、厨房、工厂、办公、零售等大部分生活服务场景。RoboMIND数据集汇集了多种机器人平台的操作数据，包括52,926条Franka Emika Panda单臂机器人轨迹、19,152条"天工"人形机器人轨迹、10,629条AgileX Cobot Magic V2.0双臂机器人轨迹、以及25,170条UR-5e单臂机器人轨迹数据。通过涵盖广泛的任务类型和多种物体类别，RoboMIND 为研究人员和开发者提供了一个宝贵的资源，以推动机器人学习和自动化技术的发展。此数据集不仅数量庞大，而且质量上乘，确保了其在实际应用中的有效性和可靠性。
RoboMIND 的核心创新在于建立了统一的数据收集标准与协议，首次整合了单臂、双臂、人形等四种不同构型机器人的操作数据，为跨构型泛化研究提供了基础。同时提供了帧级别的细粒度语言指令标注数据以增强语义信息，收集并标注了失败案例，构建了与真实世界同步的数字孪生环境，实现虚实结合的机器人学习与评估，这些创新共同解决了现有数据集缺乏标准化、构型单一、语义信息不足等问题，为机器人操作领域的研究提供了更全面、高质量的资源。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.13877
Github链接：https://github.com/x-humanoid-robomind/x-humanoid-robomind.github.io
**03 | 一键复现 **
理论很吸引人，但实践起来会不会很复杂？完全不会！通过 Lab4AI 大模型实验室，你可以轻松一键复现 RoboMIND 的相关实验。
Lab4AI大模型实验室一键复现链接：
https://www.lab4ai.cn/project/detail?utm_source=jssq/_bky&id=492a471cd6054a179660c760f0026704&type=project
Step1：登录Lab4AI.cn。在“项目复现”中找到“RoboMIND: Benchmark on Multi-embodiment Intelligence Normative Data for Robot Manipulation”。点击“立即体验”，选择资源后即可启动。
Step 2：前置准备。本次实验的相关代码、数据、环境均已内置在Lab4A大模型实验室，您无需准备环境、数据就可直接体验。
备注：本次实验使用了x-humanoid-training-toolchain工具链，该工具链由北京人形机器人创新中心（Open X-Humanoid）开发的开源训练工具链，适配LeRobot框架，专为整合RoboMIND数据集与TienKung（天工）系列人形机器人而设计，旨在简化数据适配与模型训练流程，并提升RoboMIND数据集和“天工”机器人对于LeRobot开源框架适配的的效率。本次实验中，已经下载好工具链，您无需再次下载。
Step 3：训练配置。本次实验使用的训练配置参数已经存放在文件x-humanoid-training-toolchain/train_example/EXAMPLE/train_config.json中，您需要根据自己的需求，修改文件中对应的参数。
Step 4：开始微调。由于Lab4AI大模型实验室已经把代码、数据、环境等准备就绪，您只需要执行开始微调的代码块即可。本次微调，执行了lerobot/scripts/train.py文件，并将结果保存在了 RoboMIND/code/x-humanoid-training-toolchain/outputs/train/clean_table 中。
04 | 不止复现：Lab4AI 支撑“从研究到落地”
Lab4AI提供除了一键复现之外，还提供更多的价值：
1. 如果你是科研党
每日更新 Arxiv 上的论文，支持翻译、导读、分析，帮你快速跟进前沿研究；除了CareGPT，还能一键复现其他大模型；若你有自己的数据集，能直接在平台上进行代码微调，平台还支持使用LLaMA-Factory进行WebUI微调大模型，甚至对接投资孵化资源，把科研创意变成落地成果。
2. 如果你是学习者
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