피지컬 AI 데이터셋 (손가락 타입 양손, 양팔, 휴머노이드 로봇, manipulation task)

본 데이터셋은 인간의 손과 유사한 다관절 핸드(Multi-fingered Hand)가 장착된 양팔 휴머노이드를 활용하여 수집된 고난도 매니퓰레이션 데이터입니다. 단순 파지(Grasping)를 넘어, 도구 사용(Tool Use), 손안 조작(In-hand Manipulation), 비정형 물체 조작 등 높은 자유도(High-DoF)가 요구되는 정교한 태스크를 포함하고 있습니다. 인간의 섬세한 손기술을 로봇에 전이(Sim2Real / Human2Real)하고자 하는 연구에 최적화된 데이터셋입니다.

활용 사례 및 분야

본 데이터셋은 단순한 동작 반복을 넘어, 시각 정보와 제어 명령 간의 상관관계를 학습해야 하는 고난도 로봇 연구에 최적화되어 있습니다. 또한 인공적으로 생성된 데이터(Synthetic Data)가 아닌, 실제 물리 환경에서 수집된 리얼 월드(Real-world) 데이터입니다.

• 다지 핸드 제어(Dexterous Hand Control): 수십 개 이상의 관절을 가진 로봇 손의 정교한 움직임을 학습하고, 물체의 형상에 따른 최적의 파지법(Grasping Strategy) 연구.

• 도구 활용 및 조립(Tool Use & Assembly): 드라이버, 가위 등 도구를 사용하거나 복잡한 부품을 조립하는 등 인간 수준의 미세 조작(Fine Motor Skill) 구현.

• 휴머노이드 파운데이션 모델: 전신 제어(Whole-body Control)와 손가락 제어가 결합된 대규모 행동 데이터셋(Large-scale Action Dataset) 구축.

• 가사 및 서비스 로봇: 설거지, 빨래 개기, 요리 등 복합적인 손동작이 필요한 실생활 서비스 시나리오 개발.

데이터셋 스펙

구분	상세 내용
데이터 타입	Multi-modal Synchronized Data Visual: RGB / RGB-D 영상 (3인칭 및 1인칭 시점) Proprioception: 전체 손가락 관절 각도(Finger Joint Angles), 팔 관절 각도, 엔드 이펙터 6D Pose Action: 핸드 및 암 제어를 위한 고차원 입력값 (High-dimensional Control Inputs)
수집 방식	Human-Teleoperated Direct Collection 데이터 글러브(Data Glove) 및 모션 캡처 장비를 착용하여 손가락 마디의 미세한 움직임까지 1:1로 맵핑하여 수집 사람의 손기술(Dexterity)이 그대로 반영된 리얼 월드 데이터
파일 포맷	Standard Robotics Format Video: MP4 (H.264/H.265 Codec) Log Data: HDF5 (Robotics Learning 표준), JSON, CSV 중 선택 가능 Metadata: 태스크 설명, 성공/실패 여부, 타임스탬프 포함

 

 

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