論文の概要: Liaohe-CobotMagic-PnP: an Imitation Learning Dataset of Intelligent Robot for Industrial Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23111v1
- Date: Sat, 27 Sep 2025 04:50:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.047939
- Title: Liaohe-CobotMagic-PnP: an Imitation Learning Dataset of Intelligent Robot for Industrial Applications
- Title（参考訳）: Liaohe-CobotMagic-PnP:産業用インテリジェントロボットの模倣学習データセット
- Authors: Chen Yizhe, Wang Qi, Hu Dongxiao, Jingzhe Fang, Liu Sichao, Zixin An, Hongliang Niu, Haoran Liu, Li Dong, Chuanfen Feng, Lan Dapeng, Liu Yu, Zhibo Pang,
- Abstract要約: 産業 4.0 の応用においては、動的環境干渉は環境状態とロボット行動の間の非常に非線形で強く結合した相互作用を誘導する。
マルチモーダルセンサデータ融合による動的環境状態を効果的に表現することは、現在のロボットデータセットにおいて重要な課題である。
データセットはサイズ、色、照明のバリエーションを含む多次元干渉を統合し、高精度センサーを使用して視覚、トルク、関節状態の測定を同期的に収集する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.898156781956207
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In Industry 4.0 applications, dynamic environmental interference induces highly nonlinear and strongly coupled interactions between the environmental state and robotic behavior. Effectively representing dynamic environmental states through multimodal sensor data fusion remains a critical challenge in current robotic datasets. To address this, an industrial-grade multimodal interference dataset is presented, designed for robotic perception and control under complex conditions. The dataset integrates multi-dimensional interference features including size, color, and lighting variations, and employs high-precision sensors to synchronously collect visual, torque, and joint-state measurements. Scenarios with geometric similarity exceeding 85\% and standardized lighting gradients are included to ensure real-world representativeness. Microsecond-level time-synchronization and vibration-resistant data acquisition protocols, implemented via the Robot Operating System (ROS), guarantee temporal and operational fidelity. Experimental results demonstrate that the dataset enhances model validation robustness and improves robotic operational stability in dynamic, interference-rich environments. The dataset is publicly available at:https://modelscope.cn/datasets/Liaoh_LAB/Liaohe-CobotMagic-PnP.
- Abstract（参考訳）: 産業 4.0 の応用においては、動的環境干渉は環境状態とロボット行動の間の非常に非線形で強く結合した相互作用を誘導する。
マルチモーダルセンサデータ融合による動的環境状態を効果的に表現することは、現在のロボットデータセットにおいて重要な課題である。
これを解決するために、複雑な条件下でのロボットの知覚と制御のために設計された産業グレードのマルチモーダル干渉データセットが提示される。
データセットはサイズ、色、照明のバリエーションを含む多次元干渉機能を統合し、高精度センサーを使用して視覚、トルク、関節状態の測定を同期的に収集する。
幾何学的類似度が85\%を超えるシナリオと、現実世界の代表性を確保するために標準化された照明勾配が含まれる。
マイクロ秒レベルの時間同期および耐振動データ取得プロトコルは、ロボットオペレーティング・システム(ROS)によって実装され、時間的および運用上の忠実性を保証する。
実験により, このデータセットはモデル検証の堅牢性を高め, 動的で干渉に富む環境におけるロボットの動作安定性を向上させることが示された。
データセットは、https://modelscope.cn/datasets/Liaoh_LAB/Liaohe-CobotMagic-PnPで公開されている。
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