AXIS: A Growable Community-Driven Data Engine for Scalable Robot Manipulation

누구나 브라우저로 로봇 시연 데이터를 모을 수 있게 만든 커뮤니티 기반 로봇 학습 데이터 엔진이다. 207개 작업, 5만 궤적 이상을 확보했다.

이 논문은 한마디로 로봇 조작(물건 집기, 옮기기 등) 학습용 데이터를 웹 브라우저만 있으면 누구나 모을 수 있게 만든 데이터 엔진이다. 브라우저에서 MuJoCo(WASM) 시뮬레이터를 돌려 원격 조종으로 시연 데이터를 수집하고, 자동 품질 필터링·궤적 평활화·시각/물리 증강을 거쳐 학습용 데이터로 가공한다. 현재 207개 작업, 5만 개 이상 궤적을 보유하고 있다. π0.5 모델에 AXIS 데이터로 추가 학습하면 성공률이 5.8% 향상되었고, 데이터 양이 늘수록 성능도 일관되게 올라갔다.

핵심 요약

• 브라우저 기반 MuJoCo-WASM 원격 조종으로 전문 장비 없이 시연 데이터를 수집할 수 있다.
• 207개 작업, 50K+ 궤적을 보유한 확장 가능한 커뮤니티 데이터셋을 구축했다.
• 자동 성공 검증, 품질 필터링, 궤적 평활화, IsaacSim 증강을 한 파이프라인으로 통합했다.
• π0.5 모델 기준 AXIS 데이터 추가 학습으로 성공률 5.8% 향상, RoboCasa365 대비 37.3% 앞선다.
• 데이터 크기가 커질수록 성능이 일관되게 향상되는 스케일링 효과를 확인했다.

논문 링크

외부 연구를 정리한 자료입니다. HDATF가 발표한 논문이나 제품 성능을 측정한 결과는 아닙니다.