OpenRoboCare：一个用于机器人护理的多模态多任务专家演示数据集
机器人学
2025-11-18 v1
摘要
我们提出了OpenRoboCare，一个用于机器人护理的多模态数据集，该数据集捕获了职业治疗师对日常生活活动（ADL）的专家演示。护理任务涉及复杂的物理人机交互，需要在遮挡下进行精确感知、安全的物理接触以及长时域规划。虽然近期从演示中学习机器人的进展显示出前景，但缺乏一个大规模、多样化且由专家驱动、能捕捉真实世界护理常规的数据集。为弥补这一差距，我们从21位职业治疗师对两个人体模型执行15项ADL任务中收集了数据。该数据集涵盖五种模态：RGB-D视频、姿态跟踪、眼动追踪、任务和动作标注以及触觉传感，提供了关于护理者运动、注意力、施力和任务执行策略的丰富多模态洞察。我们进一步分析了专家护理原则和策略，为提高机器人效率和任务可行性提供了见解。此外，我们的评估表明，OpenRoboCare对最先进的机器人感知和人类活动识别方法提出了挑战，这两者对于开发安全和自适应的辅助机器人至关重要，从而凸显了我们贡献的价值。更多可视化信息请访问我们的网站：https://emprise.cs.cornell.edu/robo-care/。
引用
@article{arxiv.2511.13707,
title = {OpenRoboCare: A Multimodal Multi-Task Expert Demonstration Dataset for Robot Caregiving},
author = {Xiaoyu Liang and Ziang Liu and Kelvin Lin and Edward Gu and Ruolin Ye and Tam Nguyen and Cynthia Hsu and Zhanxin Wu and Xiaoman Yang and Christy Sum Yu Cheung and Harold Soh and Katherine Dimitropoulou and Tapomayukh Bhattacharjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.13707},
year = {2025}
}
备注
IROS 2025