10Kh RealOmni-Open ： Gen Robot.AI开源的具身智能数据集

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主要介绍

10Kh RealOmni-Open是Gen Robot.AI团队开源的具身智能数据集，专注于家庭场景下的机器人操作任务。该数据集包含超过10,000小时的数据、100万+任务剪辑，存储总量达95TB，是目前行业内规模最大的开源具身智能数据集之一。数据采集自3000个真实家庭，涵盖10个常见家庭任务，每项技能拥有超过1万段剪辑，确保技能的深度和丰富性。

功能特点

• 大规模数据覆盖：包含超10,000小时数据和100万+任务剪辑，存储总量达95TB。
• 聚焦核心技能：专注于10个常见家庭任务，每项技能有超过1万段剪辑，确保技能的深度和丰富性。
• 高质量数据采集：画面清晰度高（1600×1296像素，30fps），轨迹精度达到亚厘米级别，同时包含夹抓的开合角度和位移信息。
• 真实场景泛化：数据采集自3000个真实家庭，99.2%为双手长程任务，平均剪辑长度为1分37秒，记录了完整的动作过程，适合多种真实场景的应用。
• 多模态数据：包含视觉、听觉等多种模态数据，同时记录夹抓的开合角度和位移信息。
• 高效数据存储：采用MCAP格式存储，便于开发者按需调用。
• 易用性支持：提供网页工具和开源工具包，支持中英文双语，遵循CC-BY-SA-4.0协议，允许商用，且提供详细使用指导。

优缺点

• 优点：
  • 规模庞大：是目前行业内规模最大的开源具身智能数据集之一。
  • 技能深度：每项技能有超过1万段剪辑，确保技能的深度和丰富性。
  • 高质量画面：画面清晰度高，分辨率达1600×1296，帧率为30fps，能够全方位录制环境和操作细节。
  • 高精度轨迹：轨迹精度达到亚厘米级别，通过高精度IMU硬件和云端重建技术实现，适合机器人学习。
  • 真实场景采集：数据来自3000个真实家庭，场景和目标泛化能力强，操作自然，避免了单一场景和重复动作的问题。
• 缺点：
  • 数据量大：存储总量达95TB，对存储和计算资源要求较高。
  • 使用门槛：虽然提供了易用性支持，但对于非技术用户来说，仍需要一定的学习成本。

如何使用

• 访问项目主页：通过项目官网或GitHub仓库了解数据集的详细介绍、任务类型和数据集信息。
• 下载数据集：从Hugging Face数据集平台或魔搭、百度百舸等国内平台下载数据集，包含视频样本和标注信息。
• 使用网页工具：利用提供的网页工具浏览和查询数据集，无需编写代码即可查看数据详情。
• 参考使用指导：阅读项目提供的详细使用指导文档，了解如何加载和使用数据集。

框架技术原理

10Kh RealOmni-Open数据集基于真实家庭场景下的机器人操作任务进行采集，通过高精度IMU硬件和云端重建技术实现轨迹精度的亚厘米级别。数据集采用MCAP格式存储，便于开发者按需调用。同时，数据集提供了多模态数据，包括视觉、听觉等多种模态数据，以及夹抓的开合角度和位移信息，支持机器人视觉与动作协同的研究。

创新点

• 大规模真实数据采集：在超过3000个家庭中累计收集百万小时规模的数据，确保数据的真实性和泛化能力。
• 多模态数据融合：整合了超大FOV原始图像、轨迹、语意标注、关节动作等多种模态信息，数据精度、质量行业领先。
• 无本体数据采集方式：将数据采集的源头从“机器人”转移到了“人”，通过穿戴GenDas无感设备直接在真实环境中记录人类的操作过程，采集多维度、多场景下的实际操作数据。

评估标准

• 数据规模：评估数据集的总时长、任务剪辑数量和存储总量。
• 技能深度：评估每项技能的任务剪辑数量和场景、目标的丰富性。
• 数据质量：评估画面的清晰度、轨迹的精度和多模态数据的完整性。
• 场景泛化能力：评估数据集在不同家庭场景和任务中的泛化能力。

应用领域

• 家庭服务机器人训练：为家庭服务机器人提供丰富的任务数据，帮助机器人学习和优化日常家务技能，如整理物品、清洁桌面等。
• 强化学习研究：为强化学习算法提供大规模的真实环境数据，支持算法在复杂任务中的训练和优化，提升机器人的决策能力。
• 机器人视觉与动作协同研究：通过多模态数据，支持机器人视觉与动作协同的研究，帮助机器人更好地理解和执行任务。
• 技能迁移与泛化研究：基于多样化的家庭场景和任务，支持机器人技能的迁移和泛化研究，能适应不同的环境和任务需求。

项目地址

• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/datasets/genrobot2025/10Kh-RealOmin-OpenData