浙江杭绍具身智能科技创新有限公司

本数据面向智慧教育场景中教学实验辅助机器人的应用需求，聚焦基础化学实验中溶剂转移与量取这一典型操作任务，系统采集机器人在实际实验辅助作业过程中形成的末端执行器运动轨迹、空间位姿、夹持与挤压状态、操作控制时序信息以及与实验器材（胶头滴管、烧杯、量筒、滴管架等）交互相关数据，真实反映教学实验环境下标准实验操作流程与动作特征。 相关数据可用于支撑教学实验辅助机器人实验操作流程建模、标准实验动作复现、操作路径与力度参数优化以及实验过程稳定性验证，提升机器人在实验教学环境中的精细操作能力、实验操作规范性及动作一致性，为智慧教育实验辅助机器人产品研发、教学系统集成及实验教学智能化应用推广提供基础数据支撑。 1. 数据采集 本数据集采集机器人在实际实验辅助作业过程中形成的末端执行器运动轨迹、空间位姿、夹持与挤压状态、操作控制时序信息以及与实验器材（胶头滴管、烧杯、量筒、滴管架等）交互相关数据，真实反映教学实验环境下标准实验操作流程与动作特征。数据来源为机器人本体控制系统、视觉感知系统及多类型传感器采集系统。采集的基础数据以“控制周期帧”为最小时间粒度，结合全局控制频率（fps，帧/秒）与视觉采集频率（camera_fps，帧/秒）进行同步记录。末端执行器为Omnipicker。 采集字段主要包括：机器人末端执行器空间位置与姿态数据、关节状态数据、动作控制指令数据、多视角视觉感知数据、机器人本体位姿数据及作业任务语义信息等，上述数据构成机器人具身操作行为建模及算法训练的基础数据来源。 2. 数据处理 对采集到的原始机器人操作数据进行清洗、校准及标准化处理： （1） 异常与无效数据清理 去除传感器丢帧、通信异常、动作指令丢失及状态跳变异常数据，确保分析对象为真实有效的机器人作业过程数据。 （2） 帧同步处理 基于timestep（单位：步）与fps 建立统一时间轴，对视觉数据、状态数据及动作数据进行时间对齐，确保数据满足时序因果关系要求。 3. 轨迹学习 算法以机器人历史操作数据为训练基础，将机器人在时刻t的本体状态向量 S(t)与环境视觉感知特征向量V(t)进行融合建模，通过基于专家示教数据的模仿学习或行为克隆方法，利用深度时序策略网络学习专家操作轨迹特征，构建控制策略函数 F，实现机器人动作决策预测： A(t+1)=F(S(t),V(t)) 其中： S(t)：机器人状态向量(state相关字段)，包括关节状态、末端位姿、执行器状态等； V(t)：环境视觉感知特征（photo、video相关字段），包括图像特征、视频时序特征等； F：为基于深度时序建模网络（如Transformer、Diffusion Policy 或RNN类结构）构建的控制策略模型。 A(t+1)：（action相关字段）机器人下一时刻动作控制向量。