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/* 保留换行 */
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/* 内边距 */
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/* 圆角 */
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/* 边框 */
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/* 设置最大宽度 */
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/* 添加纵向滚动条 */
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/* 设置最大高度 */
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<h1 class="title is-1 publication-title">ARIO</h1>
<h2 class="subtitle is-2 publication-subtitle">All Robots In One</h2>
<div class="is-size-4 publication-authors">
<span class="author-block">
<a href="https://openi.pcl.ac.cn/">鹏城实验室</a>
<a href="https://github.com/agilexrobotics?tab=repositories">松灵机器人</a>
<a href="">中山大学</a>
<a href="">南方科技大学</a>
<a href="">香港大学</a><br>
<a href="">慕尼黑工业大学</a>
<a href="">达闼机器人</a>
<a href="">地瓜机器人</a>
</span>
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<div class="publication-links">
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<span><b>Hardware Code</b></span>
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<span><b>Simulation</b></span>
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d="M165.9 397.4c0 2-2.3 3.6-5.2 3.6-3.3.3-5.6-1.3-5.6-3.6 0-2 2.3-3.6 5.2-3.6 3-.3 5.6 1.3 5.6 3.6zm-31.1-4.5c-.7 2 1.3 4.3 4.3 4.9 2.6 1 5.6 0 6.2-2s-1.3-4.3-4.3-5.2c-2.6-.7-5.5.3-6.2 2.3zm44.2-1.7c-2.9.7-4.9 2.6-4.6 4.9.3 2 2.9 3.3 5.9 2.6 2.9-.7 4.9-2.6 4.6-4.6-.3-1.9-3-3.2-5.9-2.9zM244.8 8C106.1 8 0 113.3 0 252c0 110.9 69.8 205.8 169.5 239.2 12.8 2.3 17.3-5.6 17.3-12.1 0-6.2-.3-40.4-.3-61.4 0 0-70 15-84.7-29.8 0 0-11.4-29.1-27.8-36.6 0 0-22.9-15.7 1.6-15.4 0 0 24.9 2 38.6 25.8 21.9 38.6 58.6 27.5 72.9 20.9 2.3-16 8.8-27.1 16-33.7-55.9-6.2-112.3-14.3-112.3-110.5 0-27.5 7.6-41.3 23.6-58.9-2.6-6.5-11.1-33.3 2.6-67.9 20.9-6.5 69 27 69 27 20-5.6 41.5-8.5 62.8-8.5s42.8 2.9 62.8 8.5c0 0 48.1-33.6 69-27 13.7 34.7 5.2 61.4 2.6 67.9 16 17.7 25.8 31.5 25.8 58.9 0 96.5-58.9 104.2-114.8 110.5 9.2 7.9 17 22.9 17 46.4 0 33.7-.3 75.4-.3 83.6 0 6.5 4.6 14.4 17.3 12.1C428.2 457.8 496 362.9 496 252 496 113.3 383.5 8 244.8 8zM97.2 352.9c-1.3 1-1 3.3.7 5.2 1.6 1.6 3.9 2.3 5.2 1 1.3-1 1-3.3-.7-5.2-1.6-1.6-3.9-2.3-5.2-1zm-10.8-8.1c-.7 1.3.3 2.9 2.3 3.9 1.6 1 3.6.7 4.3-.7.7-1.3-.3-2.9-2.3-3.9-2-.6-3.6-.3-4.3.7zm32.4 35.6c-1.6 1.3-1 4.3 1.3 6.2 2.3 2.3 5.2 2.6 6.5 1 1.3-1.3.7-4.3-1.3-6.2-2.2-2.3-5.2-2.6-6.5-1zm-11.4-14.7c-1.6 1-1.6 3.6 0 5.9 1.6 2.3 4.3 3.3 5.6 2.3 1.6-1.3 1.6-3.9 0-6.2-1.4-2.3-4-3.3-5.6-2z">
</path>
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</span>
<span><b>Dataset</b></span>
</a>
<a target="_blank" href="https://github.com/ario-dataset/ARIO-dataset-agilex"
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<span class="icon">
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<path fill="currentColor"
d="M165.9 397.4c0 2-2.3 3.6-5.2 3.6-3.3.3-5.6-1.3-5.6-3.6 0-2 2.3-3.6 5.2-3.6 3-.3 5.6 1.3 5.6 3.6zm-31.1-4.5c-.7 2 1.3 4.3 4.3 4.9 2.6 1 5.6 0 6.2-2s-1.3-4.3-4.3-5.2c-2.6-.7-5.5.3-6.2 2.3zm44.2-1.7c-2.9.7-4.9 2.6-4.6 4.9.3 2 2.9 3.3 5.9 2.6 2.9-.7 4.9-2.6 4.6-4.6-.3-1.9-3-3.2-5.9-2.9zM244.8 8C106.1 8 0 113.3 0 252c0 110.9 69.8 205.8 169.5 239.2 12.8 2.3 17.3-5.6 17.3-12.1 0-6.2-.3-40.4-.3-61.4 0 0-70 15-84.7-29.8 0 0-11.4-29.1-27.8-36.6 0 0-22.9-15.7 1.6-15.4 0 0 24.9 2 38.6 25.8 21.9 38.6 58.6 27.5 72.9 20.9 2.3-16 8.8-27.1 16-33.7-55.9-6.2-112.3-14.3-112.3-110.5 0-27.5 7.6-41.3 23.6-58.9-2.6-6.5-11.1-33.3 2.6-67.9 20.9-6.5 69 27 69 27 20-5.6 41.5-8.5 62.8-8.5s42.8 2.9 62.8 8.5c0 0 48.1-33.6 69-27 13.7 34.7 5.2 61.4 2.6 67.9 16 17.7 25.8 31.5 25.8 58.9 0 96.5-58.9 104.2-114.8 110.5 9.2 7.9 17 22.9 17 46.4 0 33.7-.3 75.4-.3 83.6 0 6.5 4.6 14.4 17.3 12.1C428.2 457.8 496 362.9 496 252 496 113.3 383.5 8 244.8 8zM97.2 352.9c-1.3 1-1 3.3.7 5.2 1.6 1.6 3.9 2.3 5.2 1 1.3-1 1-3.3-.7-5.2-1.6-1.6-3.9-2.3-5.2-1zm-10.8-8.1c-.7 1.3.3 2.9 2.3 3.9 1.6 1 3.6.7 4.3-.7.7-1.3-.3-2.9-2.3-3.9-2-.6-3.6-.3-4.3.7zm32.4 35.6c-1.6 1.3-1 4.3 1.3 6.2 2.3 2.3 5.2 2.6 6.5 1 1.3-1.3.7-4.3-1.3-6.2-2.2-2.3-5.2-2.6-6.5-1zm-11.4-14.7c-1.6 1-1.6 3.6 0 5.9 1.6 2.3 4.3 3.3 5.6 2.3 1.6-1.3 1.6-3.9 0-6.2-1.4-2.3-4-3.3-5.6-2z">
</path>
</svg><!-- <i class="fab fa-github"></i> Font Awesome fontawesome.com -->
</span>
<span><b>Dataset Tools</b></span>
</a>
</span>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="section">
<div class="container">
<div class="columns is-centered has-text-centered">
<div class="column is-two-thirds">
<h2 class="title is-2">项目背景</h2>
<div class="content has-text-justified">
<p>
具身智能是目前智能科学前沿的方向，被认为是实现通用人工智能的必经之路。以美国为首的发达国家和OpenAI、英伟达为代表的众多科技巨头，均将具身智能作为重要战略方向，纷纷投入巨资布局。与此同时，中国相关产业界也涌现出一批具身智能前沿探索科研机构与企业，如为斯坦福<a
href="https://mobile-aloha.github.io">Mobile Aloha</a>项目提供硬件实施基础的松灵机器人等，积极参与并推动国内相关领域的科研课题与成果应用。<br>
<br>
在大模型时代，通过增加数据量、扩大模型规模，可以实现模型性能的持续提升。为构建具身智能基础大模型，搭建具有规模化效应的具身智能应用平台，一个开源的大规模高质量的机器人感知操作数据集迫在眉睫。正如斯坦福大学的ImageNet推动了计算机视觉的研究一样，作为国家战略科技力量的重要组成部分，我们希望依托“中国算力网”和“启智”开源生态，在具身智能领域牵头创建一个具有同样影响力的开源数据集ARIO（All
Robots In One）。
</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="section">
<div class="container">
<h2 class="title is-2" style="text-align: center;">案例</h2>
<div class="columns is-centered">
<div class="column is-two-fifths is-centered has-text-centered">
<video controls="" autoplay="" loop="" muted="" playsinline="" src="./files/twist_button.mp4"
poster="./resources/loading-icon.gif"
style="border: 1px solid #bbb; border-radius: 10px; margin: 1.0%;"></video>
</div>
<div class="column is-two-fifths is-centered has-text-centered">
<video controls="" autoplay="" loop="" muted="" playsinline="" src="./files/inference.mp4"
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</div>
</div>
</div>
</div>
</section>
<section class="section">
<div class="container">
<div class="columns is-centered has-text-centered">
<div class="column is-two-thirds">
<h2 class="title is-2">数据采集方案</h2>
<div class="content has-text-justified">
<p>
数据文件结构整体分为：collection——series——task——episode，collection是指一次提交上传的数据集样本，可能包含不同的场景和机器人类型，series是指同一个场景和同一个机器人采集的系列数据，如双臂机器人在厨房采集的系列数据，可能包含不同的任务，task是一个具体的任务，比如抓取苹果，同一个任务可以重复采集多次，episode是针对某一具体任务的一次完整采集过程。episode下分传感器采集数据，各传感器可根据自己频率自行采集，但要以同一个时间戳为基准。示例文件结构如下：
</p>
</div>
</div>
</div>
<div id="content" class="content">
<pre>
collection（一次提交的数据集样本）
│ commit.yaml（提交者信息与声明）
│
├─series-1（同一个场景，同一个机器人）
│ │ calibration_1.yaml（相机1标定参数）
│ │ calibration_cam1_lidar1.yaml（相机1与lidar 1的标定参数）
│ │ IMU.pdf（IMU传感器说明书）
│ │ information.yaml（场景描述，机器人信息，各传感器数量和信息）
│ │ touch.pdf（触觉传感器说明书）
│ │ 松灵机器人说明书.pdf
│ │
│ ├─task-1（一个任务，如：抓取苹果）
│ │ │ description.yaml（instruction）
│ │ │ task_record.mp4（每个任务的视频记录）
│ │ │
│ │ ├─episode-1（一次完整采集过程）
│ │ │ │ audio-1-1709554382234.aac（音频数据）
│ │ │ │ base.txt（机器人本体运动数据）
│ │ │ │ IMU-1.txt（IMU传感器数据）
│ │ │ │ left_master_arm_joint-0.txt（master左臂关节0数据）
│ │ │ │ left_master_gripper.txt（master左夹持器运动数据）
│ │ │ │ left_slave_arm_joint-0.txt（slave左臂关节0数据）
│ │ │ │ left_slave_gripper.txt（slave左夹持器运动数据）
│ │ │ │ pan_tilt.txt（头部云台数据）
│ │ │ │ right_master_arm_joint-5.txt（master右臂关节5数据）
│ │ │ │ right_master_gripper.txt（master右夹持器运动数据）
│ │ │ │ right_slave_arm_joint-5.txt（slave右臂关节5数据）
│ │ │ │ right_slave_gripper.txt（slave右臂的夹持器运动数据）
│ │ │ │
│ │ │ ├─cam-1（camera 1采的图像，相机采样帧率应＞=30FPS）
│ │ │ │ 1709554382234.png
│ │ │ │ 1709554383638.png
│ │ │ │
│ │ │ ├─cam-2
│ │ │ │ 1709554382234.png
│ │ │ │ 1709554383638.png
│ │ │ │
│ │ │ ├─lidar-1（激光雷达1采的点云，xyz单位：m）
│ │ │ │ 1709554382234.ply
│ │ │ │ 1709554382334.ply
│ │ │ │
│ │ │ ├─lidar-2
│ │ │ │ 1709554382235.ply
│ │ │ │ 1709554382354.ply
│ │ │ │
│ │ │ ├─rgbd-1（rgbd 1采的点云）
│ │ │ │ 1709554382234.ply
│ │ │ │ 1709554383630.ply
│ │ │ │
│ │ │ └─touch-1（触觉传感器1的数据）
│ │ │ 1709554382234.txt
│ │ │
│ │ └─episode-2
│ └─task-2
│ │ description.yaml
│ │ task_record.mp4
│ │
│ └─episode-1
│
└─series-2
│ information.yaml
│ 松灵机器人2说明书.pdf
│
└─task-1
│ description.yaml
│ task_record.mp4
│
└─episode-1
</pre>
</div>
</div>
</section>
<footer class="footer">
<div class="content has-text-centered">
<p>
<strong>ARIO</strong> - All robots in one.
</p>
</div>
</footer>
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// 使用 fetch 函数加载 Markdown 文件，并将其转换为 HTML
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.then(response => response.text())
.then(text => {
// 将 Markdown 文本转换为 HTML
const html = marked(text);
// 将生成的 HTML 插入到 id 为 content 的元素中
document.getElementById('content').innerHTML = html;
});
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</html>
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