Beste Roboternetzungsdatenbündel 2025

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Ein kuratierter Leitfaden zu den besten Open-Source-Daten-Sets für das Imitationslernen, VLA-Feinabstimmung und Roboter-Lernforschung.

Von öffentlichen Daten zu einem trainierbaren Signal

Aggregate Curate Benchmark Zug

Top-Daten-Sets für das Lernen von Robotern

Die Wahl des richtigen Datensatzes hängt von Ihrem Roboter, Ihrer Aufgabe und Ihrem Modell ab. Hier sind die am häufigsten verwendeten Datensätze im Jahr 2025.

1. Öffnen Sie die X-Behälter

Kombiniert RT-X, BridgeData, DROID und andere in einem einheitlichen Format. verwendet, um Grundlagenmodelle wie OpenVLA und Octo zu trainieren. Am besten für: Vor-Trainings-Generalistische Richtlinien. Siehe Open X-Embodiment.

2. DROID

Großformatige, vielfältige Manipulation von 22 Robotertypen. 76K-Trajektorien. Am besten für: Mehrroboter-Verallgemeinerung, Grundmodelltraining. Siehe DROID.

3. BridgeData

WidowX-Manipulation über 60 Aufgaben. weit verbreitet in der Forschung. Am besten für: Einarmsmanipulation, WidowX-Kompatibilität. Siehe BridgeData.

4. ALOHA / Stanford Datensätze

Bimanuale Teleoperation. Küche, mobile Manipulation. Am besten für: Bimanuale Aufgaben, mobile ALOHA. Siehe [ALOHA]T4).

5. LeRobot

Umarmend Face Hosted, Community-Daten-Sets. Einfach eigene hinzuzufügen.

Wie man wählt

• Gleicher Roboter als Datensatz? Verwenden Sie diesen Datensatz (z.B. WidowX → BridgeData).
• Auswechselroboter? Öffnen Sie X-Embodiment oder DROID für den Übertragung von mehreren Robotern.
• Nachgepasste Aufgabe? Sammeln Sie Ihre eigenen oder nutzen Sie [unsere Datendienste]

Vollständiger Katalog

Siehe unseren vollständigen [Dataset-Katalog]T7) mit Links zu allen Datensätzen, Papieren und Downloadseiten.

Siehe alle Datensätze →

Öffentliche Datensätze und Leitfaden bringen Sie an den Start benutzerdefinierte Daten bringen Sie zur Produktion.

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