数据集DNA解码：从毫米级采集到语义增强的机器人智能跃迁

在机器人智能化的进化链条中，数据质量犹如DNA般决定着学习系统的成长潜力。继前篇详解RoboMIND数据集的架构蓝图后，我们将目光聚焦于决定数据生命力的核心环节——如同精密仪器般的采集标注体系。这不仅关乎机械臂动作的毫米级还原精度，更是打通多模态认知的关键枢纽

一、数据采集：保障源头质量

数据采集阶段，我们深知数据纯净度与准确性的关键作用。操作人员在实时控制远程操作系统时，可能因疲劳、习惯、分心或外部干扰等物理限制产生误差。为减少这些问题，我们采用轮换休息制度，让操作人员在舒适的工作环境中保持专注。同时，对采集的数据进行全面质量检查，确保其可靠性。

我们定义了 8 项质量保障标准，涵盖机器人手臂的不必要接触、运动不流畅、重复抓取、机械臂抖动、抓取前碰撞、图像畸变、放置失败以及夹爪超出画面边界等问题。质量保障流程分为三个步骤：

• 初步检查：快速浏览视频，排查明显的技术问题，如帧丢失或画面卡顿。
• 详细检查：逐帧或慢动作回放视频，仔细核对是否存在如图所示的问题。
• 数据筛选与问题记录：记录不符合标准的数据的具体时间戳和描述，并分类以便进一步处理或改进。
  

这种严格的质量控制体系，从源头确保了数据的高质量，为后续分析与模型训练奠定基础。

二、数据分类：精细的任务中心框架

我们采用任务中心的数据采集协议，将每个任务作为数据集的基本单位。根据任务名称对数据集进行分类，任务名称由四个关键要素全面定义：

• 所使用的具体机器人形态。
• 执行的操作技能。
• 任务中涉及的物体。
• 详细的场景描述，包括物**置、空间关系以及环境约束或干扰元素。
  

下图展示了任务定义的示例。这种结构化的任务基础框架，不仅确保了数据收集的系统性，还使得能够在不同场景和任务中对机器人的操作能力进行细致分析，为针对性的模型训练和性能优化提供了可能。

三、语义信息增强：精准的语言标注助力模型训练

除了直接从采集的视频和轨迹中提取视觉和机器人本体感觉信息，我们还致力于为数据提供更优质的语义信息，以助力模型训练。对于每个采集任务，我们都提供了详细准确的语言描述，这些描述可用于训练当前流行的视觉语言模型。

面对 RoboMIND 采集任务中众多的长时域任务，单一的语言描述难以捕捉任务的全部复杂性和细微差别。因此，我们为轨迹中的每个动作提供了详细的细粒度语言标注。我们标注了 10k 个成功的机器人运动轨迹，这些轨迹包含在长时域操作任务中。

标注过程分为两个主要步骤。首先，使用 Gemini 根据操作序列对每个视频进行分割，并为每个片段生成详细的文本描述，准确捕捉操作步骤和相关上下文。然后我们对 Gemini 的标注进行人工优化，重点主要为以下几个关键方面：

• 识别关键操作物体。
• 检测并描述视频中的所有关键动作。
• 确保操作细节描述准确。
• 在时间分割上应用合理的粒度。
• 保持时间逻辑一致。
  

以 Franka Emika Panda 机械臂捡起苹果并将其放入抽屉的视频为例，我们的标注方案能够准确分割视频中的关键动作，并提供这些关键动作的精确语言描述。这一详尽的标注流程，显著提升了所采集轨迹的语言标注的准确性和可靠性，为模型更好地理解和学习机器人操作提供了有力支持。

当数据生产的标准化流程尘埃落定，如何科学评估数据集的效果将成为新的技术命题。在下一篇章中，我们将开启RoboMIND的「数据验真」之旅：通过定量指标分析（数据集在不同机器人平台上的轨迹分布）与定性评估模型（标准化设置、Open X-Embodiment的比较、失败案例轨迹演示）全面解析该数据集如何突破传统benchmark的局限，为机器人学习提供可靠的能力标尺。