RealMan presenta RealSource, un conjunto de datos multimodal puntero sobre robots del mundo real
La primera plataforma integral del mundo para datos y entrenamiento en inteligencia artificial incorporada.
www.realman-robotics.com
Pekín, China, diciembre de 2025. RealMan Robotics, pionera en brazos robóticos humanoides ultraligeros, ha anunciado recientemente el lanzamiento en código abierto de RealSource, el primer conjunto de datos multimodal de robots del mundo real, de alta calidad y mayor modalidad, lo que supone un hito importante en la superación de las barreras de datos en la inteligencia incorporada. El conjunto de datos ha sido diseñado para abordar la escasez de datos del mundo real totalmente alineados en el sector, y proporciona, además, un apoyo esencial para los algoritmos de percepción, planificación y control de robots de última generación, tanto en el ámbito académico como en el industrial.
El conjunto de datos se basa íntegramente en 10 entornos simulados del mundo real dentro del Centro de Entrenamiento de Datos de Robots Humanoides de Pekín y presenta dos características definitorias, a saber, una calidad de datos excepcional y la cobertura multimodal más completa del mundo.
Página web del proyecto: https://realmanrobot.github.io/real_source_dataset
Acceso al código abierto: https://huggingface.co/datasets/RealSourceData/RealSource-World
Datos de alta fidelidad en 10 escenarios del mundo real
El conjunto de datos proviene del Centro de Entrenamiento de Datos de Robots Humanoides de Pekín, con una superficie de 3000 m², y cuenta con:
Zona de entrenamiento: entrenamiento eficiente y de gran volumen de robots para tareas básicas de manipulación.
Zona de escenarios ("Universidad de robots"): Diez entornos del mundo real, entre los que se incluyen hogares inteligentes y cuidado de personas mayores, vida cotidiana, agricultura, nuevo comercio minorista, montaje de automóviles y catering.
Los robots realizan tareas cotidianas, como abrir puertas de frigoríficos, doblar ropa limpia y clasificar materiales en líneas de montaje, capturando datos en entornos realistas, ruidosos y diversos.
La recopilación de datos se lleva a cabo fuera del "invernadero del laboratorio", abordando directamente la complejidad, el ruido y la diversidad de los entornos del mundo real. Esto garantiza un alto nivel de realismo, una gran practicidad y una generalización superior en todos los escenarios.
Indicadores clave: 100 % de completitud modal, 78 % de resistencia al ruido, 82,1 % de fluidez, estableciendo un nuevo punto de referencia para los conjuntos de datos de inteligencia incorporada del mundo real.
Datos multimodales con seis ventajas fundamentales
El conjunto de datos cubre toda la cadena de percepción-decisión-ejecución, integrando imágenes RGB, ángulos y velocidades articulares, fuerza en seis ejes, postura del efector final, comandos de acción, marcas de tiempo y parámetros de la cámara.
- Sincronización espacio-temporal a nivel de hardware: todos los sensores alineados con un sistema de coordenadas físicas unificado.
- Pérdida de fotogramas ultrabaja (<0.5%) : grabación continua y fiable incluso a alta velocidad.
- Control de movimiento de alta precisión: datos conjuntos con una precisión de milisegundos para operaciones fluidas y precisas.
- Calibrado de fábrica para su uso inmediato: no se requiere calibración adicional.
- Recogida orientada a la generalización: tareas repetidas en diversas condiciones de objetos, entorno e iluminación.
- Teleoperación de exoesqueletos: mapeo de movimientos 1:1 entre humanos y robots para demostraciones de alta fidelidad.
Plataformas de recopilación de datos de alto rendimiento
Los robots de RealMan están diseñados para adaptarse a las proporciones del brazo humano adulto, logrando una integración perfecta con las tareas del mundo real:
Carga útil: 5 kg nominales, hasta 9 kg máximos
Velocidad TCP: 1,8 m/s
Consumo de energía: <100 W
MTBF: 50 000 hours
Robots utilizados para la recopilación de datos:
RS-01: robot móvil plegable con ruedas, destreza de 20 grados de libertad, visión multimodal.
RS-02: robot con dos brazos elevadores, visión RGB + profundidad, dos brazos de 7 grados de libertad, 9 kg de carga útil por brazo, detección de fuerza en seis ejes + percepción con ojo de pez superior.
RS-03: robot de precisión de doble brazo y doble ojo, sistema binocular mejorado para una visión estereoscópica de alta resolución y una manipulación precisa.
Los tres robots integran cámaras de gran campo de visión en la muñeca y la cabeza (H 90° / V 65°) y sincronización espacio-temporal completa, formando una plataforma de recolección de alto rendimiento adecuada para la automatización industrial, la robótica de servicios domésticos y la investigación científica.
Hacia un ecosistema robótico global de código abierto
Con el lanzamiento de RealSource, RealMan Robotics pretende romper los silos de datos y acelerar la investigación global sobre inteligencia incorporada. La empresa tiene previsto seguir ampliando el conjunto de datos, añadiendo escenarios y modalidades, y creando un ecosistema totalmente abierto e interconectado que sirva de puente entre la investigación y la aplicación industrial.
