具身智能数据工程：标准、技术与实践指南 内容简介
本书聚焦于具身智能数据工程领域的标准、技术和实践，全面且系统地阐述了具身智能机器人数据生产的关键技术与面临的挑战。开篇详细介绍了具身智能技术的发展现状、应用领域及产业发展，继而深入讲解了具身智能机器人数据采集基础知识，涵盖采集系统的硬件与软件系统架构、数据集构建规范，以及真实世界数据采集和仿真环境数据生成技术。
书中通过对工业、服务业等不同场景下机器人数据采集的具体案例进行深入分析，展现了各应用场景独特的需求与面临的难题。此外，作者还着重介绍了通用具身智能数据生产平台 AIRSPEED 在解决数据采集瓶颈问题方面的卓越表现，并对机器人数据采集的未来趋势与技术创新方向进行了前瞻性的展望。
本书内容丰富、实用性强，适合具身智能机器人研究人员、人工智能与机器学习工程
师、机器人系统开发人员与企业家、数据隐私与安全专业人士，以及广大学生和机器人爱好者阅读，是读者了解和掌握具身智能数据工程的实用资料。
具身智能数据工程：标准、技术与实践指南 作者简介
夏 轩 博士
深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）具身智能中心副研究员，深圳市后备级人才，获2024年吴文俊人工智能科学技术奖科技进步二等奖。研究方向包括具身智能数据平台、多模态学习、计算机视觉、生成式 AI 等。目前在 AIRS 负责通用具身智能数据平台 AIRSPEED 项目。
俞 波 博士
AIRS 具身智能中心研究员，电气电子工程师学会（IEEE）高级会员。研究方向包括具身智能、无人驾驶、机器人计算等。目前在 AIRS 负责通用具身智能计算平台 AIRSTONE 项目。
刘少山 博士
AIRS 具身智能中心主任，IEEE 国际设备和系统路线图- 机器人计算方向主席，IEEE 创业协会亚洲区主席，国际计算机学会（ACM）技术政策委员会成员。研究方向包括机器人计算、无人驾驶、科技政策等。目前在 AIRS 负责通用具身智能系统 AIRSHIP 项目。
具身智能数据工程：标准、技术与实践指南 目录
第1章 具身智能技术概述11.1 具身智能的基本概念1
1.2 从“数字大脑”向“具身主体”的范式转变4
1.3 具身智能产业发展趋势4
1.3.1 投资增长6
1.3.2 产业链成长7
1.3.3 应用领域扩大9
1.4 具身智能数据工程11
第2章 具身智能数据工程基础14
2.1 数据来源15
2.2 技术路线18
2.3 数据需求20
2.3.1 训练的需求方模型21
2.3.2 模型训练的数据需求22
2.4 具身智能数据瓶颈22
2.4.1 数据需求期望公式22
2.4.2 数据瓶颈23
第3章 具身智能机器人数据采集采统25
3.1 具身智能机器人数据采集系统架构25
3.1.1 设计原则26
3.1.2 架构分类27
3.2 真实世界数据采集系统31
3.2.1 遥操作类数据采集系统架构32
3.2.2 示教类数据采集系统架构37
3.3 仿真环境数据生成系统39
3.3.1 系统架构39
3.3.2 系统应用44
第4章 具身智能数据标准46
4.1 具身智能数据集的分类46
4.1.1 演示数据集47
4.1.2 具身问答数据集60
4.1.3 基准数据集67
4.2 机器人训练数据集的基本规范75
4.2.1 机器人训练数据集的基本架构规范75
4.2.2 机器人训练数据集的基本指标规范80
4.3 人形机器人数据采集规范82
4.3.1 人形机器人数据采集模型83
4.3.2 人形机器人数据要求88
4.3.3 人形机器人数据采集质量与安全要求91
第5章 具身智能的真实世界数据采集技术93
5.1 遥操作类数据采集技术93
5.1.1 位姿类遥操作技术95
5.1.2 视觉类遥操作技术106
5.1.3 光惯类遥操作技术113
5.2 示教类数据采集技术119
5.2.1 直接示教技术119
5.2.2 间接示教技术120
5.3 本章小结134
第6章 具身智能的仿真环境数据生成技术135
6.1 机器人仿真平台简介136
6.1.1 仿真平台的特性136
6.1.2 仿真平台的发展136
6.1.3 常见的机器人仿真平台137
6.2 仿真环境数据生成技术146
6.2.1 轨迹合成148
6.2.2 资产合成152
6.2.3 决策生成156
6.2.4 预测生成166
6.3 本章小结174
第7章 工业机器人的数据采集176
7.1 工业场景的分类与机器人能力需求176
7.1.1 工业场景的分类176
7.1.2 工业机器人的能力需求181
7.2 工业机器人的数据采集需求183
7.2.1 采矿业机器人的数据采集需求183
7.2.2 制造业机器人的数据采集需求184
7.2.3 电力、热力、燃气及水生产和供应业机器人的数据采集需求186
7.2.4 建筑业机器人的数据采集需求187
第8章 服务业机器人的数据采集189
8.1 服务业场景的分类与机器人能力需求189
8.1.1 服务业场景的分类189
8.1.2 服务业机器人的能力需求191
8.2 服务业机器人的数据采集需求193
8.2.1 家庭服务机器人的数据采集需求193
8.2.2 商业服务机器人的数据采集需求194
8.2.3 医疗服务机器人的数据采集需求195
8.2.4 教育服务机器人的数据采集需求196
8.2.5 公共服务机器人的数据采集需求197
第9章 通用具身智能数据生产平台AIRSPEED199
9.1AIRSPEED系统设计199
9.1.1AIRSPEED数据采集服务设计201
9.1.2AIRSPEED数据生成服务设计205
9.1.3AIRSPEED数据集构建服务设计206
9.1.4AIRSPEED兼容性设计208
9.2AIRSPEED数据采集实践217
9.2.1ROS2架构示例217
9.2.2 基于光惯遥操作系统的数据采集218
9.2.3 实践结果226
9.3AIRSPEED数据生成实践226
9.3.1ROS2架构示例227
9.3.2 基于虚拟遥操作系统的数据生成228
9.3.3 实践结果230
9.4AIRSPEED数据飞轮实践231
9.4.1 基于ACT算法的数据飞轮231
9.4.2 实践结果233
9.5 本章小结235
第10章 总结与展望236
10.1 当前技术的局限性237
10.2具身智能数据隐私与安全挑战243
10.3 未来发展趋势245
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