Robotic Origami Challenge: Fold Plane Demonstrations

Dataset di piegatura della carta bimanuale: 682 episodi LeRobot con visione e tatto

Licenza

CC-BY-4.0

Panoramica

Robotic Origami Challenge: Fold Plane Demonstrations è un dataset di teleoperazione nel mondo reale per piegare un tradizionale aeroplanino di carta con un robot bimanuale dotato di mani ad alta destrezza. Rilasciato da Sharpa in formato LeRobot per la Robotic Origami Challenge di IROS 2026, contiene 682 episodi e 4.763.267 frame acquisiti a 30 FPS in 51 sessioni di raccolta. Ogni frame include sei flussi video sincronizzati (testa sinistra e destra, polso sinistro e destro, deformazione tattile e dati tattili grezzi), insieme a stato dei giunti e azioni a 65 dimensioni e 60 canali tattili letti da dieci polpastrelli. Rilasciato con licenza CC-BY-4.0 in formato LeRobot v3.0, con un'esportazione v2.1.

L'origami è un benchmark di manipolazione insolitamente difficile: la carta è sottile, deformabile e si piega in modo irreversibile, quindi una policy deve coordinare con precisione due mani leggendo un contatto che non può vedere. Questo dataset registra la teleoperazione umana proprio di quel compito sulla postazione bimanuale con mani ad alta destrezza di Sharpa, la stessa configurazione di bracci più Sharpa Hands usata nel simulatore della sfida, nel suo laboratorio di valutazione remota e sul campo di gara di IROS. L'obiettivo è un tradizionale aeroplanino di carta giapponese piegato da un foglio di 15 x 15 cm di almeno 60 g/m² in sei pieghe, valutato su precisione delle pieghe, fedeltà strutturale, simmetria e integrità della carta. I dati sono forniti in formato LeRobot v3.0 con un'esportazione v2.1, quindi si inseriscono nelle pipeline di apprendimento per imitazione esistenti senza conversioni.

Perché è importante

I dati di manipolazione aperti sono in stragrande maggioranza pick-and-place di oggetti rigidi registrati solo da telecamere. Questo dataset riguarda allo stesso tempo oggetti deformabili, due mani, mani ad alta destrezza e strumentazione tattile, con 60 canali di forza/coppia su dieci polpastrelli accanto a sei viste di telecamera, ed è la combinazione di cui il settore dispone meno. Poiché è CC-BY-4.0 e nativo LeRobot, è utilizzabile in generale per l'addestramento e il benchmarking, non solo dai team che partecipano alla competizione per cui è stato raccolto.

Il problema che risolve

La manipolazione di oggetti deformabili manca di dati bimanuali aperti e ricchi di informazioni tattili; la maggior parte dei dataset rilasciati è a braccio singolo, con oggetti rigidi e solo visiva, il che lascia senza un corpus di addestramento i compiti sensibili al contatto come la piegatura.

Punti chiave

• 682 episodi e 4.763.267 frame a 30 FPS, distribuiti in 51 sessioni di raccolta
• Sei flussi video sincronizzati: testa sinistra e destra, polso sinistro e destro, deformazione tattile e dati tattili grezzi
• Stato dei giunti e azioni a 65 dimensioni che coprono due bracci, le Sharpa Hands e i giunti del busto
• 60 canali tattili: dieci polpastrelli per sei assi di forza/coppia
• CC-BY-4.0, distribuito in formato LeRobot v3.0 con un'esportazione v2.1

A chi si rivolge

• Ricercatori nella manipolazione fine
• Team che lavorano sulla manipolazione di oggetti deformabili
• Ricercatori nel rilevamento tattile
• Partecipanti alla Robotic Origami Challenge

Limiti

• Un solo compito, una sola piegatura di aeroplanino di carta, su un'unica postazione hardware, quindi il trasferimento tra compiti e cross-embodiment non è testato
• Registrato esclusivamente con le Sharpa Hands; la disposizione tattile a 60 canali non si adatta direttamente ad altri end effector
• Il download richiede l'accettazione di un accordo su Hugging Face, anche se l'accesso viene concesso automaticamente
• Dimostrazioni umane teleoperate anziché traiettorie ottimali o autonome
• Solo il dataset è aperto: lo stack della sfida che lo circonda (simulatore Lightwheel, laboratorio di valutazione remota) non lo è