Conjuntos de datos de aprendizaje de robótica de código abierto

Un catálogo curado de conjuntos de datos de código abierto para manipulación de robots, aprendizaje por imitación y aprendizaje por refuerzo — con enlaces a fuentes oficiales.

Colección

Datos de manipulación del mundo real

Conjuntos de datos con interacciones de robots en el mundo real y tareas a largo plazo.

 Colección

Conjuntos de datos centrados en benchmarks

Suites diseñadas para evaluación reproducible y comparación entre artículos.

 Colección

Ecosistemas de robots cruzados

Formatos compartidos y datos de multi-encarnación para el entrenamiento de modelos base.
Clústeres de temas

Guías de conjuntos de datos de alta intención

Diseñado para usuarios que buscan por flujo de trabajo, industria o intención de decisión en lugar de por un solo conjunto de datos nombrado.

Guía de conjuntos de datos

Conjuntos de datos de teleoperación

Demostraciones de operadores, reintentos y flujos de trabajo de arranque.

 Guía de conjuntos de datos

Conjuntos de datos ricos en contactos

Señales de manipulación táctil, de fuerza y con alta tasa de fallos.

 Guía de la Industria

Conjuntos de datos de almacén

Variación de SKU, manejo de excepciones y contexto de rendimiento.

 Guía de la Industria

Conjuntos de datos de automatización de laboratorio

Protocolos repetibles y flujos de trabajo que se pueden evaluar.

 Guía de piloto

Conjuntos de datos humanoides

Opciones de datos orientadas a la implementación para equipos humanoides.

 Guía de OpenArm

Conjuntos de datos de OpenArm

Flujos de trabajo de recolección y empaquetado en torno a OpenArm.
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Catalogar

Conjuntos de datos para el aprendizaje de robots

Cada conjunto de datos tiene una página dedicada con descripción, escala, enlaces de acceso y citas.

Recursos vinculados

Modelos y herramientas que puedes emparejar

Curación lista para la investigación

Destacamos la escala, el formato y los detalles de acceso necesarios para una evaluación rápida.

Compatibilidad entre pilas

Los conjuntos de datos están mapeados a ecosistemas prácticos de modelos y herramientas.

Contexto de implementación

Las elecciones de conjuntos de datos están vinculadas a las restricciones de ejecución de robots reales.

Ruta de escalado

Cuando los datos abiertos no son suficientes, apoyamos pipelines de recolección personalizados.

¿Necesitas datos personalizados?

Recopilamos datos de alta calidad, listos para el aprendizaje, para tus tareas y hardware específicos.

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