摘要：北京 realman 机器人推出全球首个高质量多模态真实世界机器人数据集 RealSource，基于 3000㎡北京人形机器人数据训练中心，覆盖智能家居、汽车装配等 10 大真实场景，整合 RGB 图像、关节数据、六轴力等全链路模态，凭借时空硬同步、0.5% 超低丢帧等 6 大技术优势，为机器人感知、规划与控制算法研发提供开箱即用的数据支持，开源地址已同步上线 Hugging Face。
一、打破数据壁垒的“embodied AI 基石”
RealSource 是 RealMan Robotics（超轻型人形机械臂领域先驱）推出的全球首个高质量、全模态真实世界机器人数据集，旨在解决行业长期缺乏 “完全对齐的真实世界数据” 的痛点，为学术界和工业界的下一代机器人算法研发提供核心支撑。
关键核心指标
数据来源：3000㎡北京人形机器人数据训练中心，100% 真实场景采集（非实验室模拟）
核心特性：数据质量卓越 + 全球最完整多模态覆盖
关键性能：100% 模态完整性、78% 抗噪性、82.1% 数据流畅度，刷新真实世界 embodied intelligence 数据集基准
开源地址：项目主页（https://realmanrobot.github.io/real_source_dataset）、Hugging Face（https://huggingface.co/datasets/RealSourceData/RealSource-World）
数据规模：10M-100M 量级，训练集含 31.1M 行数据，支持 Datasets、Dask 等主流工具调用
二、十大真实场景：覆盖 “生活 + 工业” 全链路任务
数据集源于 “机器人大学” 场景区与训练区，采集环境完全脱离 “实验室温室”，直面真实世界的复杂性、噪声与多样性，确保数据的高写实性和场景泛化能力。
场景类型 | 具体覆盖 | 核心采集任务 | 数据价值 |
生活服务类 | 智能家居、养老护理、日常起居 | 冰箱开门、衣物折叠、物品整理 | 适配家庭服务机器人算法训练 |
产业应用类 | 农业种植、新零售、汽车装配、餐饮服务 | 物料分拣、商品上架、零件装配、食材处理 | 支撑工业 / 商业机器人落地需求 |
基础训练类 | 通用操作训练区 | 抓取、搬运、精准放置等基础动作 | 夯实机器人核心操作能力研发 |
场景采集核心优势
任务 “高保真”：机器人执行与人类生活 / 工作一致的真实任务，数据无 “实验室偏差”
环境 “高还原”：包含噪声、光照变化、物体形态差异等真实变量，提升算法鲁棒性
覆盖 “全链路”：从基础操作到产业应用，满足不同阶段算法研发需求
三、六大技术优势：保障数据质量与算法适配性
数据集整合 “感知 - 决策 - 执行” 全链路多模态数据（RGB 图像、深度图像、关节角度 / 速度、六轴力、末端姿态等），核心技术优势确保数据可用性与有效性：
1. 时空硬同步技术
所有视觉传感器通过硬件级方法实现精准时间同步与戳记，跨模态数据一致性、准确性拉满
价值：避免数据错位导致的算法训练误差，提升感知 - 执行联动模型的训练效果
2. 超低帧丢率（＜0.5%）
优化数据传输与处理流水线，确保数据流完整性与连续性
价值：适配高速运动场景数据采集，无关键动作信息丢失
3. 高精度运动控制
高频采样记录关节角度、速度、加速度等状态数据，支持实时高精度关节速度控制
价值：数据可复现平滑、精准的机器人动作，助力控制算法优化
4. 工厂级高精度标定
每台机器人与传感器均经过严格工厂标定，提供完整相机标定参数
价值：用户开箱即用，无需额外标定，降低数据使用门槛
5. 深度泛化数据采集
同一任务在多变量下进行大量演示，覆盖物体属性、环境上下文、动作轨迹、视角等维度泛化
价值：提升算法在不同场景下的适配能力，减少 “过拟合”
6. 外骨骼遥操作优势
采用外骨骼高精度遥操作设备，1:1 还原人类操作员全身运动意图与决策过程
价值：记录专家级操作轨迹，为强化学习提供高质量示范数据
四、高性能数据采集平台：三款专属机器人赋能数据质量
RealMan 专为数据采集设计三款机器人，贴合成人手臂比例，无缝适配真实世界任务，形成高 - performance 采集矩阵：
机器人型号 | 核心配置 | 关键参数 | 适配场景 |
RS-01 | 轮式折叠移动机器人 | 20 自由度，多模态视觉（RGB + 深度） | 移动操作类任务、基础动作采集 |
RS-02 | 双臂升降式 embodied 机器人 | 双 7 自由度机械臂，单臂额定负载 5kg（最大 9kg），六轴力传感 + 顶置鱼眼感知 | 重载操作、工业装配、新零售场景 |
RS-03 | 双臂双眼高精度机器人 | 升级双目系统，高分辨率立体视觉 | 精准抓取、精细操作、复杂环境感知 |
共性优势
通用配置：大视场腕部 / 头部相机（水平 90°/ 垂直 65°），全时空同步
性能指标：TCP 速度 1.8m/s，功耗＜100W，平均无故障时间（MTBF）50,000 小时
适配场景：工业自动化、家庭服务机器人、学术研究全覆盖
五、行业影响：破解 embodied AI 数据 “卡脖子” 难题
1. 解决行业核心痛点
痛点 1：真实世界数据稀缺，多数数据集依赖仿真，算法落地 “实验室 - 真实场景” 鸿沟大
痛点 2：多模态数据对齐难，跨模态融合算法缺乏高质量数据支撑
痛点 3：数据标定复杂，用户使用门槛高
RealSource 解决方案：真实场景采集 + 硬同步对齐 + 工厂级标定，一站式解决 “数据来源 - 数据质量 - 数据使用” 全流程问题
2. 加速技术落地进程
学术端：为 embodied intelligence、强化学习、计算机视觉等领域提供标准化数据集，降低研究门槛
工业端：缩短机器人算法研发周期，减少企业自研数据集的时间与成本投入
生态端：推动开源协作，打破数据 silos，促进全球机器人技术协同进步
六、未来展望：构建开源机器人生态
RealMan 计划持续扩展 RealSource 数据集：
场景扩展：新增医疗辅助、物流仓储等高频应用场景
模态升级：增加更多传感器数据（如红外、超声），丰富数据维度
生态联动：构建 “数据 - 算法 - 机器人” 全链路开源生态，打通研究与工业部署的鸿沟
核心目标：成为全球 embodied AI 领域的标准化数据基准，推动机器人技术规模化落地
七、结语：数据开源是机器人技术爆发的 “催化剂”
RealSource 的开源发布，不仅填补了全球 “真实世界多模态机器人数据集” 的空白，更重构了机器人技术研发的模式 —— 从 “闭门造车” 的数据集自研，转向 “开源协作” 的技术共建。其核心价值不仅在于数据规模与模态完整性，更在于 “真实场景适配” 与 “低使用门槛” 的双重优势，让更多开发者、企业能聚焦算法创新，而非数据采集与处理。
随着数据集的持续迭代与生态扩展，RealSource 有望成为 embodied AI 领域的 “ImageNet”，推动机器人感知、规划、控制技术实现质的飞跃，加速人形机器人、服务机器人、工业机器人的商业化落地进程。
END
