spiralfg/iso-safety-trajectories

VLA 合成轨迹数据集 — 多参数 · 物理一致 · 免清洗

合成数据天生干净。20 分钟生成 2000 条，真实采集要 44 天。

八大卖点

1. 免清洗 — 省掉 30-40% 项目工时

真实采集数据需要大量人工清洗（去重、去异常、标注校对、格式归一化），通常占项目 30-40% 工时。合成数据天生干净：零噪声、零标注错误、零缺失值。Load 即用。

2. ISO 标准内置 — 合规率 98.7%

ISO 13482 + GB/T 41527 双标准直接嵌入生成逻辑，不是"先生成再检查"，而是"从源头保证合规"。合规率 **98.7%**。

3. 三角闭合 — 自洽性 89.75 分

动作-物体-交互三组标签互相校验，不存在"动作对了但物体不对"的不一致数据。自洽性评分 89.75 / 100。

4. 标准化输出 — 100% 格式一致

统一 JSON Schema：51 种动作 × 6 物理字段，57 种物体 × 6 物理字段，格式 100% 一致。

5. 因果逻辑 — 不是表面模仿

每条数据携带物理因果链：动作积分阶数 → 物体状态转移阶数 → 耦合刚度。不是"看起来像抓取"，而是"力的积分阶数对应抓握的物理过程"。

6. 参数完整性 — 2734 种有效组合

每条数据携带 15+ 物理元数据字段（动作侧 4 + 物体侧 4 + 交互侧 3 + 场景/风险/合规 4+），有效参数组合 2734 种（物理上合理的组合，不是随机组合）。

7. 工期极短 — 20 分钟 vs 44 天

指标	真实采集	本数据集
2000 条 / 7 场景	44 天连续录制 + 数周清洗	20 分钟生成
交付周期	2-3 个月	当天交付
扩展新场景	重新搭建场地	修改参数即可

8. 可重复性 — 同种子 = 同结果

真实采集受真人状态、场地变化影响，数据不可复现。本生成器：同样种子参数 → 完全一致的结果，方便调试和回归测试。

---

数据集内容

80 条代表性轨迹，从 500 条数据集中分层抽样选取：

维度	覆盖
机器人类型	4 种（精密医疗 / 轻量协作 / 中型工业 / 重型工业），每种 17-25 条
动作类型	16 种，每种 3-8 条
风险等级	4 级（低/中/高/极高），每级 14-34 条
场景类别	4 类（工业制造/家庭服务/医疗康复/仓储物流），每类 16-24 条
机器人×风险组合	16 种全覆盖，每种 ≥3 条
动作×机器人组合	64 种全覆盖，每种 ≥1 条
ISO 合规	100% 通过，均分 80.0/100

参数 Schema（15+ 字段/样本）

层级	字段	说明
每步	F, V, A, phase, t_ms, target_distance_m	力/速度/加速度/相位/时间戳/距离
机器人能力	F_max, V_max, A_max	额定力/速度/加速度上限
动作需求	F_peak, V_peak, A_peak	声明峰值
目标物体	M, V_obj, S	质量/速度/尺寸
元数据	robot_type, action_type, risk_level, scene_category	4×4×4×4
质量评分	confidence_level, validation_scores, grade	置信度/评分/等级

物理一致性规则（9 条）

1. 力限值: |F| ≤ F_max
2. 速度限值: |V| ≤ V_max
3. 加速度限值: |A| ≤ A_max
4. 相位序列: 有效转换（approach → contact → grasp → lift → transport → release → retreat）
5. 时间戳单调性: 严格递增，间隔 ≥100ms
6. 距离有效性: approach 递减，retreat 递增
7. 力-质量关联: 更重物体 → 更大力
8. 动作需求匹配: 声明峰值 ≈ 实际峰值
9. ISO/TS 15066: 协作力在生物力学限值内

快速开始

from datasets import load_dataset
import json

# 从 HuggingFace 加载
ds = load_dataset("spiralfg/iso-safety-trajectories", split="train")
print(f"Loaded {len(ds)} trajectories")

# 或直接加载 JSON
with open("data/representative_trajectories.json") as f:
    data = json.load(f)
    samples = data["samples"]

ISO 安全检查器

配套 ISO Safety Checker 执行 11 项自动化检查：

pip install iso-safety-checker

from iso_safety_checker import ISOComplianceChecker

checker = ISOComplianceChecker()
result = checker.check_sample(samples[0])
print(f"Pass: {result.overall_pass}, Score: {result.compliance_score}/100")

检查 ID	标准	验证内容
CAP-001/002	ISO 10218-1	机器人能力上限
FRC-001	ISO 10218-1	轨迹力合规
SPD-001	ISO 10218-1	轨迹速度合规
ACC-001	ISO 10218-1	轨迹加速度合规
PHS-001	ISO 10218-2	相位序列有效性
TMS-001	—	时间戳单调性
DST-001	—	距离有效性
CLB-001	ISO/TS 15066	协作模式力限值
ACT-001	—	动作峰值匹配
STR-001	—	结构完整性

统计

• 样本数: 80
• 总步数: 281（平均 3.5 步/轨迹）
• 通过率: 100%
• 平均分: 80.0/100
• 文件大小: ~200KB (JSON)
• License: MIT

相关链接

• 代码 & 检查器: GitHub - hvenmn/iso-safety-checker
• License: MIT

引用

@dataset{vla_safety_trajectories,
  title={VLA 合成轨迹数据集: 多参数物理一致机器人操作轨迹},
  author={spiralfg},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/datasets/spiralfg/iso-safety-trajectories}
}