REASSEMBLE: A Multimodal Dataset for Contact-rich Robotic Assembly and Disassembly

要約

ロボット操作は、特に産業集会や分解などの接触豊富なタスクのために、ロボット工学の中心的な課題のままです。
既存のデータセットは、操作において大幅に高度な学習を行っていますが、主にオブジェクトの再配置などのより単純なタスクに焦点を当てており、アセンブリと分解に関与する複雑さと物理的ダイナミクスをキャプチャすることはできません。
このギャップを埋めるために、連絡先の操作タスク専用に設計された新しいデータセットである再組み立て（ロボットアセンブリ分解データセット）を提示します。
NISTアセンブリタスクボード1ベンチマークの周りに構築された再構築には、17のオブジェクトを含む4つのアクション（ピック、挿入、削除、および配置）が含まれます。
データセットには4,551個のデモが含まれており、そのうち4,035個が合計781分にわたって成功しました。
データセットには、イベントカメラ、フォーストルクセンサー、マイク、マルチビューRGBカメラなどのマルチモーダルセンサーデータがあります。
この多様なデータセットは、連絡先が豊富な操作、タスク条件の識別、アクションセグメンテーションなどの学習などの分野での研究をサポートしています。
再組み立ては、複雑で実世界のシナリオでロボット操作を進めるための貴重なリソースになると考えています。
データセットは、プロジェクトWebサイトhttps：//dsliwowski1.github.io/reassemble_pageで公開されています。

要約(オリジナル)

Robotic manipulation remains a core challenge in robotics, particularly for contact-rich tasks such as industrial assembly and disassembly. Existing datasets have significantly advanced learning in manipulation but are primarily focused on simpler tasks like object rearrangement, falling short of capturing the complexity and physical dynamics involved in assembly and disassembly. To bridge this gap, we present REASSEMBLE (Robotic assEmbly disASSEMBLy datasEt), a new dataset designed specifically for contact-rich manipulation tasks. Built around the NIST Assembly Task Board 1 benchmark, REASSEMBLE includes four actions (pick, insert, remove, and place) involving 17 objects. The dataset contains 4,551 demonstrations, of which 4,035 were successful, spanning a total of 781 minutes. Our dataset features multi-modal sensor data including event cameras, force-torque sensors, microphones, and multi-view RGB cameras. This diverse dataset supports research in areas such as learning contact-rich manipulation, task condition identification, action segmentation, and more. We believe REASSEMBLE will be a valuable resource for advancing robotic manipulation in complex, real-world scenarios. The dataset is publicly available on our project website: https://dsliwowski1.github.io/REASSEMBLE_page.

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