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#3D 객체 데이터 # 로봇 핸드 # 파지 데이터 #로보틱스

로봇 핸드용 객체 특성 식별 데이터

로봇 핸드용 객체 특성 식별 데이터 아이콘 이미지
  • 분야로보틱스
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-01 조회수 : 32,714 다운로드 : 130 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2024-01-26 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-01-26 산출물 전체 공개

    소개

    고해상도, 저해상도 이미지 데이터 및 로봇 핸드를 활용한 객체 데이터

    구축목적

    가사지원 로봇이 다양한 물체를 구분⸱인식하고 그 물체의 기본동작을 수행하기 위한 객체별 특성데이터를 수집하여 학습이 가능한 데이터로 정제, 가공
  • ■ 데이터 구축 규모
     ∙ 로봇 핸드 임무별 데이터 규모

    데이터 구축 규모 - 로봇 핸드 임무별 데이터 규모
    로봇 핸드 임무 데이터 형태 규모 어노테이션 규모 결과물 규모
    쥐기 임무데이터 이미지, json 60만건 60만건 60만건
    잡기 60만건 60만건 60만건
    돌리기 60만건 60만건 60만건
    흔들기 60만건 60만건 60만건
    긁기 60만건 60만건 60만건

     

     ∙ 객체별 3D 데이터 규모

    데이터 구축 규모 ∙ 객체별 3D 데이터 규모
    정점 갯수 데이터 형태 규모 결과물 규모
    16K obj, mtl 200개 객체(200건) 200개 객체(200건)
    64K 200개 객체(200건) 200개 객체(200건)
    512K 200개 객체(200건) 200개 객체(200건)
    합계 2종 600건 600건

     

    ■ 데이터 분포

    데이터 분포
    로봇 핸드 임무 객체 수량
    쥐기 200개
    잡기 200개
    돌리기 200개
    흔들기 200개
    긁기 200개
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    ■ 모델 학습
     ∙ 본 과업에서 구축한 학습용 데이터는 이미지에서 객체의 3차원 자세를 추정하는 임무, 로봇 핸드를 위한 객체별 파지 가능 지점 탐지 임무를 수행하며, 최종 검증을 위하여 각 임무별로 학습(Training):검증(Validation):시험(Test) 데이터의 비율을 8:1:1의 데이터를 이용하여 학습하는 것을 제안함

    모델 학습
    구분 학습(Training) 검증(Validation) 시험(Test)
    개요 ∙ 단계별 학습데이터 ∙ 학습 도중 모델 성과 평가 및 비교 ∙ 모델 학습 완료 후
    ∙ 2D re-projection error ∙ 모델 테스트
    ∙ IoU  
    필요 데이터 수 ∙ 자세 데이터 80% ∙ 자세 데이터 10% ∙ 자세 데이터 10%
    ∙ 파지 가능지점 데이터 80% ∙ 파지 가능지점 데이터 80% ∙ 파지 가능지점 데이터 80%

    객체 자체 추정 및 파지 가능 지점 탐지

     

    ■ 서비스 활용 시나리오
     ∙ 구축한 모델은 로봇 핸드의 가사지원을 위해 가정에서 활용 가능한 품목에 대한 자세 추정, 위치 추정, 파지 가능지점 탐지에 활용될 수 있음

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 파지 객체 3D 자세 추정 성능 Estimation 알수없음 Accuracy 50 % 57.57 %
    2 파지 가능 지점 탐지 성능 Detection 알수없음 mAP 70 % 79.24 %

    ※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.

    ※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    *로봇 핸드용 객체 특성 식별 데이터는 샘플데이터만 올라가 있으며, 추후 공개될 예정입니다.

     

    ■ 데이터 획득

    데이터 획득
    로봇 핸드 수집 환경 구축 객체 3D 모델 획득 환경 구축
    로봇 핸드 수집 환경 구축 이미지
    객체 3D 모델 획득 환경 구축

     

    ■ 데이터 예시

    데이터 예시
    객체 3D 자세 이미지 객체 3D 모델 이미지 로봇 임무 데이터 이미지
    객체 3D 자세 객체 3D 모델 로봇 임무 데이터

     ∙ 데이터는 물리량, 품목, 임무데이터 등 총 3종으로 구성됨
     ∙ 물리량 데이터는 객체별 10회씩 크기, 무게를 측정하여 구축함
     ∙ 품목 데이터는 5대의 카메라로부터 촬영된 이미지 데이터로부터 3D 메쉬 데이터를 획득하고, 3D 메쉬 데이터를 생성하여 구축함
     ∙ 임무 데이터는 로봇 핸드가 쥐기, 잡기, 돌리기, 흔들기, 긁기 임무를 수행할 때, 로봇 핸드로부터 수집되는 데이터와 객체 바운딩박스, 파지영역, 파지점을 구축함

     

    ■ json 예시
     ∙ 물리량 데이터

    {
        "object": [
            {
                "id": 1,
                "name": "테라병 500ml",
                "material_code": "KSL2501",
                "deformable": "X"
            }
        ],
        "annotation": [
            {
                "size": {
                    "mean": [
                        7.85,
                        7.85,
                        26.412
                    ],
                    "std": [
                        0.538786035102341,
                        0.6642210193692448,
                        0.3779971420758518
                    ]
                },
                "mass": {
                    "mean": 0.94,
                    "std": 0.009981000708433939
                },
                "barcode": "001.jpg"
            }
        ]
    }

     

     ∙ 품목 데이터

    {
        "object": {
            "id": "001",
            "name": "테라병 500ml",
            "material_code": "KSL2501"
        },
        "device": {
            "rgb": "Basler",
            "rgbd": "Intel Realsense"
        },
        "mesh": [
            "001_16k.ojb",
            "001_64k.ojb",
            "001_512k.ojb"
        ],
        "point cloud": [
            "001_pointcloud_16k.ojb",
            "001_pointcloud_64k.ojb",
            "001_pointcloud_512k.ojb"
        ],
        "cuboid_3d": [
            -39.25,
            -39.25,
            -132.06,
            39.25,
            -39.25,
            -132.06,
            39.25,
            39.25,
            -132.06,
            -39.25,
            39.25,
            -132.06,
            -39.25,
            -39.25,
            132.06,
            39.25,
            -39.25,
            132.06,
            39.25,
            39.25,
            132.06,
            -39.25,
            39.25,
            132.06,
            0.0,
            0.0,
            0.0
        ],
        "camera_parameters": {
            "internal": [
                6902.6605804400115,
                0.0,
                1822.7695820047416,
                0.0,
                6920.294616947665,
                2718.988121365652,
                0.0,
                0.0,
                1.0,
                -0.16393645675345545,
                0.15817286075735731,
                0.00047051622343216023,
                -0.00010255690881020144,
                0.16095941315691387
            ],
            "external": [
                -0.22721308278147523,
                0.9738165395332732,
                0.007454015319217661,
                13.666325146886237,
                0.9337024658240873,
                0.2200157713335429,
                -0.2824761329360852,
                19.315974586364263,
                -0.27671993120654914,
                -0.05722244049275366,
                -0.9592453658877357,
                435.94520772215037
            ]
        },
        "image_file_name": "ColorRaw_0_000.png"
    }

     

     ∙ 임무 데이터

    {
        "object": {
            "id": "001",
            "name": "테라병 500ml",
            "material_code": "KSL2501",
            "is_deformable": "X"
        },
        "annotation": {
            "device": {
                "hand": "Allegro",
                "tactile": "Physionics"
            },
            "mission_name": "잡기",
            "width": 1920,
            "height": 1080,
            "pose_file": [
                0.501832,
                0.760632,
                -0.41183,
                -140.584,
                0.860051,
                -0.489471,
                0.143978,
                66.4735,
                -0.0920643,
                -0.426448,
                -0.899815,
                831.779,
                0.0,
                0.0,
                0.0,
                1.0
            ],
            "pressure": [
                -0.098,
                0.526,
                0.049,
                -0.056,
                -0.042,
    ...
    }

     

    ■ 데이터 구성
     ∙ 물리량 데이터

    데이터 구성 - 물리량 데이터
    Key Description Type
    object.id 객체 ID number
    object.name 객체 이름 string
    object.material_code 객체 재질 코드 string
    object.deformable 객체 변경 가능성 string
    annotation.size.mean 객체의 가로, 세로, 높이 평균 크기 array
    annotation.size.std 객체의 가로, 세로, 높이 표준편차 array
    annotation.mass.mean 객체의 평균 무게 number
    annotation.mass.std 객체 무게의 표준편차 number
    annotation.barcode 객체 물리량의 qrcode string

     

     ∙ 품목 데이터

    데이터 구성 - 품목 데이터
    Key Description Type
    object.id 객체 ID number
    object.name 객체 이름 string
    object.material_code 객체 재질 코드 string
    device.rgb RGB 이미지 촬영 장비 이름 string
    device.rgbd RGB-D 이미지 촬영 장비 이름 string
    mesh 메쉬 파일 이름 array
    point_cloud 포인트 클라우드 파일 이름 string
    cuboid_3d 객체 큐보이드 9개 점의 위치 array
    camera_parameters.internal 카메라 내부 파라메터 array
    camera_parameters.external 카메라 외부 파라메터 array
    image_file_name 대상 이미지 파일이름 string

     

     ∙ 임무 데이터

    데이터 구성 - 임무 데이터
    Key Description Type
    object.id 객체 ID number
    object.name 객체 이름 string
    object.material_code 객체 재질 코드 string
    object.is_deformable 객체 변형 가능성 string
    annotation.device.hand 로봇 핸드 장비 이름 string
    annotation.device.tactile 로봇 핸드 손가락 끝 장비 이름 string
    annotation.mission_name 로봇 핸드 임무 이름 string
    annotation.width 이미지 가로 크기 number
    annotation.height 이미지 세로 크기 number
    annotation.pose_file 대상 객체에 대한 카메라 위치 array
    annotation.pressure 로봇 핸드 임무 시 압력 값 array
    annotation.torque 로봇 핸드 임무 시 토크 값 array
    annotation.motion 로봇 핸드 임무 시 로봇 핸드 관절의 가속도 값 array
    annotation.virbration 로봇 핸드 임무 시 진동 값 array
    annotation.temperature 로봇 핸드 임무 시 온도 값 array
    annotation.grasp_3D 로봇 핸드가 물체를 파지 및 조작했을 때의 3D 위치 array
    annotation.is_grasp 로봇 핸드의 파지 여부 string
    annotation.bbox 임무 대상 객체 바운딩 박스 array
    annotation.grasp_2D 임무 대상 객체 2D 이미지 파지 영역 array
    annotation.grasp_point_2D 임무 대상 객체 2D 이미지 파지 점 array
    annotation.grasp_finger_count 임무 시 로봇 핸드 손가락 수 number
    annotation.force_grade 임무 시 로봇 핸드 힘 단계 number
    annotation.mission_id 임무 시 로봇 핸드 임무 ID string
    annotation.grasp_dir 임무 시 로봇 핸드 접근 방향 number
    annotation.image_file 대상 이미지 파일 이름 string
    annotation.sound 임무 시 소리 string

     

    ■ 어노테이션 포맷

     ∙ 물리량 데이터

    어노테이션 포맷 - 물리량 데이터
    No. 항목 타입 필수여부
    1 object object y
      1-1 id number y
      1-2 name string y
      1-3 material_code string y
      1-4 deformable string y
    2 annotation object y
      2-1 size object y
        2-1-1 mean array y
        2-1-2 std array y
      2-2 mass object y
        2-2-1 mean number y
        2-2-2 std number y
      2-3 barcode string y

     

     ∙ 품목 데이터

    어노테이션 포맷 - 품목 데이터
    No. 항목 타입 필수여부
    1 object object y
      1-1 id number y
      1-2 name string y
      1-3 material_code string y
    2 device object y
      2-1 rgb string y
      2-2 rgbd string y
    3 mesh array y
    4 point_cloud array y
    5 cuboid_3d array y
    6 camera_parameters object y
      6-1 internal array y
      6-2 external array y
    7 image_file_name string y

     

     ∙ 임무 데이터

       

    어노테이션 포맷 - 임무 데이터
    No. 항목 타입 필수여부
    1 object object y
      1-1 id string y
      1-2 name string y
      1-3 material_code string y
      1-4 is_deformable string y
    2 annotation object y
      2-1 debice object y
        2-1-1 hand string y
        2-1-2 tactile string y
      2-2 mission_name string y
      2-3 width number y
      2-4 height number y
      2-5 pose_file array y
      2-6 pressure array y
      2-7 torque array y
      2-8 motion array y
      2-9 vibration array y
      2-10 temperature array y
      2-11 grasp_3D array y
      2-12 is_grasp string y
      2-13 bbox array y
      2-14 grasp_2D array y
      2-15 grasp_point_2D array y
      2-16 grasp_finger_count number y
      2-17 force_grade number y
      2-18 grasp_dir number y
      2-19 mission_id string y
      2-20 image_file string y
      2-21 sound string y
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜이튜
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    장재석 053-623-1468 jsjang@eplatform.co.kr 데이터 수집, 정제, 가공
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    한국로봇산업진흥원 데이터 수집 환경 구축
    대구디지털혁신진흥원 데이터 홍보, 해커톤
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    장재석 053-623-1468 jsjang@eplatform.co.kr
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※ 파일 병합 리눅스 명령어

find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.

- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.

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