로봇팔 원격조작 데이터셋 (사람이 가상 로봇팔을 직접 움직여 만든 작업 시연 데이터)
글로벌 사용자가 화면 속 로봇팔(Franka Panda)을 직접 조종해서 물건을 집고, 옮기고, 끼우고, 쌓는 작업을 수행한 기록입니다. 게임을 하듯 사람이 로봇팔을 움직이면, 그 순간순간 로봇팔이 어떤 자세였고 어떻게 움직였는지가 0.03초 간격으로 빠짐없이 저장됩니다.
쉽게 말해 “사람이 로봇에게 일하는 법을 보여준 시범을 숫자로 기록한 데이터”입니다. AI 로봇이 이 시범들을 보고 배우는 데 쓰입니다. 모든 시연은 성공/실패 여부와 품질 점수가 자동으로 매겨지고, 잘 걸러진 상태로 제공됩니다.
사용자는 스마트폰 컨트롤러를 사용해 부드럽고 유연한 궤적 데이터가 생성되며 일부 키보드 조작 데이터도 포함됩니다.
데이터 활용 사례 및 분야
로봇 AI 모델의 기초 학습 및 성능 향상용 재료
물류·제조 현장 작업 학습: 물건 피킹, 박스 적재(팔레타이징), 정밀 조립, 시험관 정리, 부품 분류 등
데이터셋 스펙
| 구분 | 상세 내용 |
| 데이터 수 | 총 12,763건의 성공 시연, 시연 1건당 평균 36초 작업 종류 12가지, 참여 조작자 145명 (글로벌 유저) 난이도별: 기본(Basic) 7,783건 / 고급(Expert) 4,980건 기본(Basic) 6종: Lift & Hold — 물건을 들어 올려 잡고 있기 / 1,544건 Pick & Place to Bin — 물건을 집어 통에 넣기 / 1,415건 Stack Two — 물건 2개 쌓기 / 1,319건 Sort to Two Zones — 두 구역으로 분류하기 / 1,233건 Push to Zone — 물건을 목표 구역으로 밀기 / 1,186건 Stand the Peg Upright — 막대를 똑바로 세우기 / 1,086건 고급(Expert) 6종: Bricklayer Palletizing — 벽돌처럼 차곡차곡 적재하기 / 1,302건 Precision Peg Insertion — 막대를 구멍에 정밀하게 끼우기 / 1,141건 Sort Parts to Tray — 부품을 트레이에 분류해 담기 / 1,011건 Open Shelf Loading — 열린 선반에 물건 넣기 / 768건 Test Tube Rack Loading — 시험관을 랙에 꽂기 / 628건 Bin Picking (Extract the Red Part) — 섞인 통에서 빨간 부품만 빼내기 / 130건 |
| 데이터 타입 | 로봇 시연 궤적 데이터(시간순 state-action 시계열) + 작업 설명문(텍스트). LeRobot 데이터셋 형식으로 제공. 영상은 기본 포함되지 않으나, 모든 에피소드 재현 가능해 요청 시 3D 시각화 영상(MP4)으로 렌더링 제공 가능. |
| 수집 방식 | 직접 수집 : 전 세계 사용자가 웹/휴대폰으로 로봇팔을 실시간 조작해 생성 |
| 언어 | 해당 없음 |
| 파일 포맷 | Parquet: 움직임 기록 본체 JSON / JSONL: 작업 목록, 통계 등 부가정보 GZIP 압축 JSON: 원본 상세 기록 로봇 AI 업계 표준인 LeRobot 포맷으로 정리됨 |
| 메타데이터 | 작업 설명문, 난이도(기본/고급), 분야, 성공 여부, 품질 점수(0~100점) 및 세부 평가(완성도·속도·경로 효율·안정성 등), 재현용 시드값, 조작자 ID, 수행 시각, 시연 길이 |
| 업데이트 주기 | 월간(협의 가능) |