对人来说，收拾沙发、整理衣物是再自然不过的动作——走过去、弯下腰、伸出手、拿起放好，腿、腰、手一气呵成。
但对人形机器人而言，这恰恰是长期以来的训练短板：上肢操作与下肢移动的数据分开采集，各学各的，机器人很难学会“边走边做、边弯腰边抓”的连贯动作。
乐聚正式发布面向长序列家庭任务的KUAVO 5全身运控数据集。基于KUAVO 5全尺寸人形机器人真机采集，在同一时间轴上同步记录双腿、腰部、双臂与灵巧手的协同运动，为Whole-Body VLA模型提供移动与操作一体化的真机训练数据基座。
视频丨KUAVO 5 全身运控数据集发布
家庭任务往往需要机器人持续感知环境，在移动、弯腰、伸手、抓取和搬运之间动态切换。实测视频中，KUAVO 5 连续完成拉窗帘、衣物收纳、旅行包归位、抱枕整理等操作，展示长序列执行中的全身协调能力。
这种协调能力来自于本次数据集采用的全身数据同源同步采集。该方式区别于传统遥操作“上肢、下肢分开录”的做法，能够让具身模型一次学会“怎么走”和“怎么做”，而不是先学走路、再学抓物的拼接技能。具体采集优势体现在三个方面：
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38维状态+38维动作，腿、腰、臂、手数据统一采集，不再分段拼接；
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完整记录行走、下蹲、弯腰、转身、抓取、搬运等拟人原子动作；
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保留身体姿态调整、重心转移与手部操作之间的自然配合逻辑。
本次数据集围绕⾐物收集、玩偶收纳、沙发区物品整理、箱⼦堆叠等四类典型居家场景完成真机采集，涵盖从柔性抓取到重物搬运、从单手操作到全身协同的多维度数据，为Whole‑Body VLA 长序列策略训练输出高质量物理世界样本。
衣物收集：将床上多件衣物逐件放入衣篓，并把衣篓放回原位，覆盖柔性物体抓取与重复操作。
玩偶收纳：将三个玩偶依次放入篮子，再把篮子放到货架第二层，强调步骤依赖与空间关系。
沙发整理：双手整理靠垫，再将地面提包放至沙发，覆盖双手与单手操作切换。
箱子堆叠：从地面托起箱子，搬至目标点对齐放置，考验全身平衡与精准操作。
数据内容与组织方式
这套数据集实现了“任务指令+多视角视觉+全身动作”在同一Episode内对齐，可为全尺寸人形机器人统一动作空间训练、长序列任务学习和全身策略后训练提供真机数据底座。
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全身维度统一：双腿、双臂与灵巧手进入统一状态和动作序列，支持移动与操作协同学习。
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任务时序连续：完整记录从准备到任务完成的动作过渡，而非离散姿态或单次抓取片段。
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动作轨迹连贯：轨迹保留移动、姿态调整、抓取、搬运与放置之间的衔接，为学习稳定控制输出提供依据。
源自：乐聚机器人
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