灵巧操作是具身智能的“最后一厘米”，视觉与位姿数据已相对充足，但力觉感知、肌肉信号，以及与第一视角完整对齐的高质量公开数据依旧稀缺。景联文科技发布双目EGO+EMG多模态人手交互数据集，补齐精细操作任务的数据短板，为VLA大模型、灵巧手策略学习、手部感知算法提供基础设施级训练素材。

在真实物理世界中，人类双手完成扣纽扣、装配元器件、打包分装等操作，不仅取决于手部姿态，更依赖每根手指细微的发力控制。当前主流第一视角数据集大多只覆盖视觉与手部位姿信号，缺少“看见动作、读懂发力、理解任务语义”一体化标注，导致机器人只能复刻手部运动轨迹，难以学习真实的接触交互逻辑，在按压、插拔、精密装配等任务中泛化能力受限。

针对行业痛点，景联文科技构建双目第一视角视觉+16通道表面肌电EMG+IMU完整多模态采集管线，完整还原人类双手与真实环境交互全流程，同步输出力、姿态、语义三大维度高精度标注，打通从肌肉信号、视觉观测到操作语义的完整数据链路。

五大核心模态，全维度刻画人手交互行为

数据集包含双目RGB视频、手部姿态、头部SLAM轨迹、逐指力觉、三级语言语义五大模态，全部实现高精度时间同步，关键字段完整，可直接用于模型训练。

1. 双目RGB视频：左右双目各1920×1080@30fps（H.264），源自3840×1080拼接源同帧切分，左右零偏移。

2. 手部姿态：双手各21关节3D坐标（米制相机系）+2D像素坐标+腕部旋转矩阵，逐帧交付，附检测有效标志。

3. 头部SLAM轨迹：位置（米）+四元数（xyzw），本地SLAM世界系，逐帧交付。

4. 逐指力觉：双手各5通道，拇指至小指，共10通道，单位mN；由Fusion2Force融合模型推断，附1Hz接触掩码与有效性标志。

5. 三级语言标注：任务/子任务/原子动作三层级，含时间戳与父子关系，逐帧携带当前语义描述。

真实多元场景，覆盖从精细操作到粗粒度作业

全部数据均为真人在真实环境下的第一视角操作，采集过程双腕佩戴肌电手环，覆盖28个领域，合计1170个真实任务，场景谱系丰富完整：

• 日常生活：碗柜餐具收纳、保鲜膜包盘、扣衬衫扣子、冲调饮品；

• 商业服务：超市理货与促销贴标、咖啡拉花打奶泡、外卖袋打包、关东煮分装；

• 办公教育：档案整理、文具画笔收纳；

• 维修手工艺：手机维修、光纤器件加工；

• 工业制造：电路板组装、货品打包发货。

从小尺度精细灵巧操作，到粗粒度搬运打包，覆盖具身智能现实落地的长尾场景。

数据集核心优势

1. 稀缺的逐指力觉估计标注，补齐感知短板：市面绝大多数EGO数据集仅具备视觉、位姿信息。本数据集结合EMG肌电信号，输出双手各5通道（拇指至小指，共10通道）的逐指力估计，并附1Hz接触掩码与有效性标志；力觉标注由Fusion2Force融合模型推断，为按压、插拔、装配这类强接触操作提供关键力监督信号，让模型不止学会“手怎么动”，更学会“要用多大劲”。

2. 高标准多模态同步融合管线 官方管线指标：多模态同步偏差＜3 ms，关节角MAE 3.37°，指关节距离误差4.2 mm，力量级误差＜20%，多源信号时序对齐可靠。

3. 完整双目立体标定资产：配套35套双目立体标定文件，包含内参、畸变系数、外参旋转平移矩阵，基线约60 mm；逐帧内参随帧交付，直接支撑立体视觉、深度重建等下游开发。

4. 帧级无损对齐，数据可审计溯源：双目同源切分无帧偏移；视频与结构化标签帧级严格对齐，抽验11路视频帧数与声明100%一致；每条episode附带源文件SHA256指纹，数据一致性、合规性可完整审计。

5. 工业级标准化交付格式与长尾多样性：交付为LeRobot v3.0格式，采用Parquet+MP4存储格式，开箱即用，降低科研与工程团队预处理成本；28个领域、1170个真实任务，从精细操作到粗粒度搬运打包，动作谱系完整。

多元落地应用方向

双目EGO+EMG多模态人手交互数据集面向科研机构、机器人企业、AI算法团队，适配具身智能多类核心研发方向：

1. VLA具身大模型训练：任务—子任务—原子动作三级分层语义，适配视觉—语言—动作预训练与指令微调，实现第一视角视频与操作语义对齐；

2. 手部感知算法研发评测：完整2D/3D手部关节标注，可用于手部姿态估计网络、视觉力估计模型训练与基准评测，复现Fusion2Force类力觉融合管线；

3. 灵巧手、双臂机器人模仿学习：真人操作轨迹+力估计信号，为模仿学习提供示范数据，辅助奖励函数设计，支撑sim2real域随机化参数标定；

4. 遥操作与数采方案评估：双目EGO+EMG融合数据可作为遥操作系统、数据采集设备的Benchmark数据源，验证数采链路精度，并可扩展用于解码算法等评估；

5. 构建具身智能评测基准：任务场景分层清晰，可按领域、操作技能粒度灵活划分，搭建细分领域评测数据集。

灵巧操作的突破，离不开高质量、多维度的真实人类交互数据。景联文科技希望通过这套双目EGO+EMG多模态人手交互数据集，降低行业在力感知人手交互方向的数据门槛，推动具身智能从“看得懂动作”迈向“理解发力、理解交互”，加速灵巧机器人在家庭、商业、工业场景的落地。

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