数据集捐赠事件 - 乐聚智能将其自主构建的LET数据集捐赠至OpenLoong开源社区 [1] - 该捐赠为社区补充了一套覆盖真实作业场景的重要数据资源 [1] - 数据集规模大、结构规范、场景丰富，具备突出的工程化与研究价值 [1] 数据集价值与行业意义 - 高质量、多模态、结构化数据是推动人形机器人模型能力提升及产业走向规模化应用的核心要素之一 [1] - 数据集的加入体现了行业对统一数据规范与开源治理模式的认可 [1] - 标志着OpenLoong开源社区数据生态建设进入了新的阶段 [1] 数据集规模与来源 - LET数据集由乐聚智能与合作团队联合构建 [1] - 是国内少有的面向真实作业场景的全尺寸人形机器人真机数据集 [1] - 基于乐聚夸父系列全尺寸人形机器人进行统一采集，覆盖真实作业链路，规模超过6万分钟 [1] 数据集场景与任务覆盖 - 场景覆盖跨越工业、商业零售和日常生活三大领域 [2] - 包含汽车工厂、快消场景、酒店服务、3C工厂、生活服务和物流共六类真实生产与服务环境 [2] - 在此基础上构建了31项任务和117种原子技能，形成结构清晰的任务体系 [2] 数据集技术规格与质量 - 数据集同步记录头部与双腕视觉流，并提供RGB、深度、关节状态和末端执行器状态等多模态信息 [2] - 通过组帧技术将传感器时间误差压到10毫秒以内 [2] - 以视觉伺服闭环机制对齐到统一抽象空间，使数据一致性超过90% [2] 数据集应用潜力 - 任务目标清晰、流程有约束，适用于训练机器人在多场景、多步骤、多目标条件下进行学习与推理 [2] - 将为国内人形机器人研发提供有力支撑 [1]