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Manipulation von Datensätzen

Kuratierte Robotern Manipulationsdatenmengen für das Lernen von Politiken: DROID, BridgeData v2, Open X-Embodiment, RoboMimic und benutzerdefinierte Einarm-Sammlungen.

Die größte Kategorie in Robotern lernenden Daten. Kuratierte Open-Source- und benutzerdefinierte Manipulation Datensätze, die sich über Tabelle Pick-and-Place, kontaktreiche Montage, verformbare Objekte und Werkzeugnutzung erstrecken alles, was eine Manipulation Politik zu verallgemeinern braucht.

Schlüssel-Open-Source-Manipulation-Daten-Sets

Dataset Episodes Robot(s) Format
DROID 76K trajectories Franka FR3 RLDS, HDF5
BridgeData v2 60K+ WidowX-250 RLDS, HDF5
Open X-Embodiment 1M+ 22 robot types RLDS
RoboMimic Varies per task Franka (sim + real) HDF5
MimicGen 50K+ (generated) Franka (sim) HDF5
LIBERO 65K demos, 130 tasks RoboSuite sim HDF5
OpenArm Datasets Growing collection OpenArm LeRobot, HDF5

Die richtige Datensammlung zu wählen

Für VLA-Vorbildung, beginnen Sie mit Open X-Embodiment oder DROID sie decken die breiteste Palette von Aufgaben, Umgebungen und Ausführungen ab. Für Single-Task-Feinabstimmung, BridgeData v2 und RoboMimic bieten saubere, fokussiertere Aufgaben-Suiten. Für Data-Augmentation, kann MimicGen einen kleinen Samen durch automatisierte Bahngeneration um 100x erweitern.

Wenn Sie Daten über einen bestimmten Roboter oder eine Aufgabe benötigen, die in keinem offenen Datensatz vorhanden ist, kann RCSV benutzerdefinierte Manipulationsdatensätze mit unserer Teleoperationsinfrastruktur sammeln.

Format Kompatibilität

Die meisten modernen Manipulationsdaten-Sets sind in mehreren Formaten verfügbar. Verwenden Sie unser Datensatzvergleichstools um Schemaunfälle zu verstehen. Die Fearless Data Platform kann zwischen HDF5, RLDS und LeRobot-Formaten automatisch umwandeln.