具身智能数据集
工业装配与维护数据集
15,000+ episodes · 多视角立体视频 · 工具位姿与扭矩曲线 · 维护 SOP 文本对齐
episodes15,000+
力觉采样1kHz
工具轨迹6D 位姿
汽车/3C/家电/线束4 大行业
工序文本对应SOP 对齐
15,000+ episodes · 多视角立体视频 · 工具位姿与扭矩曲线 · 维护 SOP 文本对齐
| 数据集名称 | 工业装配与维护数据集 |
| 数据总量 | 15,000+ episodes |
| 数据类型 | Stereo RGB、深度图、力觉/扭矩、工具 6D 位姿、SOP 文本 |
| 视频规格 | 1920×1080 @ 30 FPS |
| 交付格式 | LeRobot 3.0 / RLDS / HDF5 / JSON 元数据 |
| 授权方式 | 授权数据或项目定制 |
每份数据包含完整的结构化字段，覆盖从基础元数据到专业分析的全部需求。
| 字段类别 | 典型字段 |
|---|---|
| 多视角立体视频 | 左右目 RGB、深度图、相机内参/外参、时间戳、工厂工位标识、光照条件 |
| 工具与工件位姿 | 6D 位姿、工具型号、抓取点、接触状态、螺丝/插件规格、装配顺序索引 |
| 力觉与扭矩曲线 | 扭矩传感器时序、峰值、拧紧角度、是否滑牙/过拧标记、接触力阈值 |
| 维护 SOP 与质检 | 标准作业步骤、质检结果、异常标签、维护周期、工程师复核记录、视频时间轴对齐 |
| 元数据与合规 | 产线编号、设备型号、工艺版本、授权范围、数据安全等级 |
以下为脱敏后的结构化 JSON 样例，展示典型数据格式。
{
"episode_id": "IND-2026-0045231",
"station": "assembly_line_A3",
"task": "screw_m6_panel",
"video": {"left": "L_0045231.mp4", "right": "R_0045231.mp4", "depth": "D_0045231.mkv"},
"tool_pose": {"trajectory": [[x,y,z,qx,qy,qz,qw], ...], "gripper_state": [0,1,1,1]},
"torque_curve": {"timestamps": [0.0, 0.05, ...], "torque_nm": [0.2, 0.8, 2.1, 2.4], "angle_deg": [0, 15, 90, 180]},
"sop_step": 3,
"sop_text": "使用扭矩扳手将 M6 螺丝拧紧至 2.5 N·m",
"quality": {"ok": true, "defect": null, "inspector": "auto"}
}多视角视频与力觉数据训练装配机器人端到端策略。
扭矩曲线与设备状态数据训练异常检测与寿命预测模型。
装配完成后的视觉与力觉反馈训练缺陷检测模型。
真实 SOP 数据驱动工厂产线数字孪生与工艺优化。
工具位姿轨迹支持机器人工具选择与操作规划。
多工位、多机型数据提升模型在新产线的泛化能力。
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