数据集描述

本数据集面向具身智能与机器人操作模型训练，采用自研轮臂机器人与外骨骼式/同构主从遥操作方式，在集中式训练场和真实环境中采集操作者双臂动作及机器人执行反馈，实现机器人对操作者动作的 1:1 复现。数据覆盖工业、家居、餐厨、办公等多类真实场景，包含抓取、搬运、分拣、整理、开关等典型任务，融合头部 RGB/深度视觉、双腕相机、关节状态、关节速度与加速度、末端位姿、六维力/力矩、夹爪状态、动作指令及时间戳等多模态信息，并提供与物理信号精准对齐的子动作级语义标注。数据支持原始 MCAP 格式，可转换为 LeRobot、HDF5 等主流训练格式，适用于模仿学习、视觉语言动作模型（VLA）、机器人操作策略学习及多任务泛化训练。

核心优势与特色：

1. 高真实度“人因”采集：基于真实操作者在真实机器人上的遥操作过程采集，完整保留人的操作策略、动作节奏与任务决策，提升模型对复杂任务的学习效果。
2. 多模态高精度同步：提供头部与腕部多路视觉数据，图像采样率达 30fps，相机间硬件级同步时延小于 5ms，确保视觉信息与机器人状态、动作指令精准对齐。
3. 动作与力控信息完整：同步记录双 7DoF 机械臂、夹爪、关节状态、末端位姿及六维力/力矩等数据，为精细操作、接触感知和力控策略训练提供完整信号。
4. 子动作级精细标注：按照真实操作流程进行子动作切分，提供动作文本、操作臂、起止时间及交互物体等标注信息，支持分层策略学习与动作语义理解。
5. 严格的数据质量验收：对视觉质量、帧率稳定性、深度质量、时间同步、数据完整性和安全限位进行逐项检查，丢帧率低于 0.5%，异常中断、时序错误及操作异常数据均经过筛除。
6. 训练格式即插即用：同时提供 MCAP 原始源数据、LeRobot 训练数据、视频文件、元数据及标注 JSON，可直接加载用于模型训练和算法验证，降低数据处理成本。
7. 多场景支持泛化训练：覆盖工业、家居、餐厨、办公等多类任务，并支持不同物体、环境、视角和运动轨迹的数据采集，帮助模型提升跨场景泛化能力。

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