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ATLAS：长时域机器人动作分割的标注工具
ATLAS: An Annotation Tool for Long-horizon Robotic Action Segmentation

作者: Sergej Stanovcic, Daniel Sliwowski, Dongheui Lee
arXiv: 2604.26637v1
分类: cs.RO, cs.AI
📝 论文摘要
为长时段机器人演示标注精确的时间动作边界对于训练和评估动作分割和操控策略学习方法至关重要。然而，现有标注工具通常存在局限性：它们主要针对纯视觉数据设计，无法原生支持机器人特定时间序列信号（如夹爪状态或力/力矩）的同步可视化，或者需要大量工作才能适配不同的数据集格式。本文介绍了ATLAS，一种专为长时段机器人动作分割设计的标注工具。ATLAS提供多模态机器人数据的时间同步可视化，包括多视角视频和本体感觉信号，并支持动作边界、动作标签和任务结果的标注。该工具原生支持广泛使用的机器人数据集格式，如ROS bag和强化学习数据集（RLDS）格式，并直接支持REASSEMBLE等特定数据集。ATLAS通过模块化数据集抽象层可轻松扩展至新格式。其以键盘为中心的界面减少了标注工作并提高了效率。在接触密集的装配任务实验中，与ELAN相比，ATLAS将每个动作的平均标注时间减少了至少6%，同时，与纯视觉标注工具相比，时间序列数据的加入使与专家标注的时间对齐提高了超过2.8%，并将边界误差降低了五倍。

📊 核心分析

🎯 研究动机
- 现有**动作分割标注工具(annotation tools)** 主要针对纯视觉数据设计，不支持机器人特有的**时间序列信号(time-series signals)** （如夹爪状态、力/扭矩）的同步可视化 - 长时间跨度(long-horizon)的机器人演示需要精确的**动作边界(temporal action boundaries)** 标注，但现有工具难以适应不同数据集格式，适配成本高
🔧 核心方法
- 提出**ATLAS** 标注工具，提供**多模态机器人数据(multi-modal robotic data)** （多视角视频和本体感知信号）的时间同步可视化 - 原生支持ROS bag和**强化学习数据集(RLDS)** 等常用机器人数据格式，通过**模块化数据集抽象层(modular dataset abstraction layer)** 可轻松扩展至新格式 - 采用**键盘中心界面(keyboard-centric interface)** 减少标注动作，提升效率；支持动作边界、动作标签和任务结果的标注
💡 核心创新
- **专门针对长时间机器人动作分割(long-horizon robotic action segmentation)** 设计的标注工具，兼具视觉和触觉/本体感知信号的同步可视化 - **原生支持** ROS bag和RLDS等机器人标准数据格式，无需额外转换即可直接使用 - **集成时间序列数据** （如夹爪状态、力/扭矩）相比于纯视觉工具，将时间对齐精度提升2.8%，边界误差降低五倍
🏆 总体贡献
- 在接触密集型装配任务实验中，ATLAS相比ELAN将**单动作平均标注时间(average per-action annotation time)** 减少至少6% - 通过多模态同步可视化，显著提高了**动作切分的时间对齐精度(temporal alignment with expert annotations)**，降低了手动标注的边界误差 - 为机器人动作分割和策略学习领域提供了**高效、可扩展的标注工具**，推动长时间跨度演示数据的标准化与复用