开源机器人学习数据集
用于机器人操作、模仿学习和强化学习的开源数据集的精选目录 - 包含官方资源的链接。
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机器人学习数据集
DROID
76K 轨迹、350 小时、86 项任务。 50 位收藏家在 564 个场景中进行野外操作。 TensorFlow 数据集，拥抱脸部。
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桥数据V2
60K 轨迹、24 种环境、13 种操控技能。 低成本WidowX机器人。 自然语言标签，多任务学习。
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开放X实施例
超过 100 万集，22 种机器人类型，500 多种技能。 统一的 RLDS 格式。 RT-X 型号。 33个机构。
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ALOHA
双手遥控。 ALOHA-Cosmos-Policy，基线数据集。 HDF5，拥抱脸。 开放硬件。
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LIBERO
130 个任务，65K 演示。 终身学习基准。 空间、对象、目标套件。 RoboSuite 模拟。
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机器人网
15M框架，7个机器人平台。 多机器人转移。 索耶、弗兰卡、巴克斯特、费奇、WidowX。
查看数据集 →RoboMimic 和 MimicGen
框架+数据集。 MimicGen：来自 200 个人类演示的 50K 演示。 模拟+真实。 麻省理工学院许可证。
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乐机器人
标准化格式+集线器。 DROID-100、阿罗哈、SO-100。 PyTorch，流式传输。 “机器人技术的 ImageNet。”
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链接资源
您可以配对的模型和工具
研究就绪策展
我们强调快速评估所需的规模、格式和访问详细信息。
跨堆栈兼容性
数据集映射到实用模型和工具生态系统。
部署环境
数据集的选择与真实的机器人执行约束相关。
放大路径
当开放数据不够时，我们支持自定义收集管道。