白虎-VTouch

平台总体概述

核心定义

白虎-VTouch 是一个围绕真实机器人物理交互的多模态数据集，集成了视觉、触觉、关节位姿等多种感知信号，覆盖跨多种机器人本体（如双足机器人、轮臂机器人、手持设备）的大规模实际操作数据。

背景与动机

在机器人向具身智能演进过程中，缺乏高质量、真实触觉反馈数据是限制机器人精细化操作能力提升的主要瓶颈之一。白虎-VTouch 数据集的发布旨在填补这一数据空白，为开发更具有泛化能力的机器人感知与控制模型提供基础资源。

核心功能结构

多模态数据采集

白虎-VTouch 数据集中采集了下列模态信息：

• 视觉数据：包括 RGB 和深度（RGB-D）图像序列。

• 触觉传感器数据：传感器实时记录物体接触时的压力、形变等触觉反馈。

• 关节位姿数据：对应机器人执行任务时各关节的空间状态信息。

这些数据以真实物理交互为核心，通过多传感器协同采集，为训练具身智能与多模态机器人感知模型提供完整感知输入。

跨本体泛化设计

与传统单一机器人平台数据不同，白虎-VTouch 数据集覆盖多种机器人本体构型，包括人形机器人、轮臂机器人和手持设备等，这有利于提升模型在不同物理结构上的泛化能力。

真实交互与矩阵式任务体系

数据集任务结构包括 100 多个原子技能 与 260 多种接触密集型任务 作业，这些任务覆盖日常操作、精密操控等复杂物理交互场景，构建了系统性与规模兼具的数据采集体系。

数据规模与细节覆盖

该数据集总时长超过 60000 分钟，包含约 9072 万对真实接触样本，其中触觉和视觉数据高频采集使得交互过程的细微变化得到充分记录，可作为高保真机器人操作感知训练集。

技术实现

视触觉传感器与数据对齐

白虎-VTouch 数据集采用高性能视触觉传感器与 RGB-D 摄像头结合，对同一物体接触过程进行同步采集，从而实现视觉、触觉、力觉和深度感知数据的对齐，减少数据模态间时序偏差。

多传感器集成平台

数据采集平台支持多个传感器（如触觉传感器、RGB-D 相机、关节编码器等）同时采集，这些传感器输出的数据在统一时间轴下结合，为机器人感知建模提供多维度特征。

数据结构与标注体系

白虎-VTouch 的数据标注体系涵盖多层次交互理解，包括视觉、触觉、动作与交互语义对齐，使得多模态数据可用于监督学习或自监督学习框架下的模型训练。

应用场景

机器人精细操作训练

数据集可用于训练机器人在家居、餐饮、工业制造等场景中执行精细操作任务，如抓取软物体、复杂装配任务等，提升机器人在实际环境中执行复杂操作的能力。

强化学习与策略优化

将白虎-VTouch 作为输入数据源，可用于视觉-触觉感知强化学习策略的训练，提高机器人的闭环控制性能与成功率。

跨模态机器学习研究

该数据集可作为研究视觉-触觉协同感知、跨模态表征学习、具身智能基础模型等课题的重要数据源，支持高水平科研和算法验证。

人机交互与虚拟现实

视触觉数据可用于增强沉浸式交互系统（如 VR 与 AR）的触觉反馈研究，扩大人机交互体验的自然感与精细控制。

医疗与康复机器人

在康复和手术辅助机器人研发中，视触觉数据可用于训练模型理解组织或设备的物理响应，从而实现更精准的触感反馈控制。

使用指南

访问与获取

1. 访问 OpenLoong 开源社区项目主页：
   https://ai.atomgit.com/openloong/visuo-tactile

2. 查看数据集说明文档，了解数据结构与采集方式。

数据下载与格式

1. 数据集通常以标准化格式（如 JSON/CSV 与多模态同步文件）提供。

2. 下载后，可结合工具链（如 ROS、Python 数据处理库）进行解析与预处理。

3. 与强化学习或视觉-触觉融合模型框架结合训练。

模型训练集成

1. 将视觉与触觉数据分别编码为模型输入特征。

2. 利用关节位姿与触觉序列构建交互状态表示。

3. 在强化学习或监督学习框架下训练具身智能代理。

常见问题（FAQ）

Q1: 白虎-VTouch 数据集包含哪些模态？
A1: 数据集整合视觉（RGB-D）、触觉传感器反馈和关节位姿等多模态数据。

Q2: 数据集规模有多大？
A2: 数据集总时长超过 60000 分钟，包含约 9072 万对真实接触样本。

Q3: 是否支持不同机器人本体？
A3: 是，数据覆盖多种机器人本体，如轮臂机器人、双足机器人和手持终端等。

Q4: 数据采集采用什么传感器？
A4: 使用高性能视触觉传感器与 RGB-D 摄像头等多种传感设备协同采集。

Q5: 数据集如何用于训练智能体？
A5: 可将多模态数据输入具身感知模型或强化学习策略框架，用于提升机器人物理交互能力。

术语定义

视触觉多模态
指同时利用视觉和触觉信号进行感知与分析的技术和数据采集方式。

具身智能
一般认为是指能够通过感知、动作和交互反馈学习并适应真实物理世界的机器人智能能力。

跨本体泛化
指训练出的模型能够适用于不同机器人本体（如轮式与双足机器人）而不依赖特定构型。