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Mejores conjuntos de datos de aprendizaje de robots 2025

Mejores conjuntos de datos de aprendizaje de robots 2025: DROID, BridgeData, Open X-Embodiment, ALOHA, LeRobot. Para el aprendizaje de imitación, ajuste fino de VLA.

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Una guía curada de los mejores conjuntos de datos de código abierto para el aprendizaje de imitación, el ajuste fino de VLA y la investigación del aprendizaje de robots.

De datos públicos a una señal entrenable

Tren de referencia de la curaduría agregada

Los mejores conjuntos de datos para el aprendizaje de robots

Elegir el conjunto de datos adecuado depende de tu robot, tarea y modelo. Aquí están los conjuntos de datos más utilizados en 2025.

1. Abre el cuerpo X

Combina RT-X, BridgeData, DROID y otros en un formato unificado. Se utiliza para entrenar modelos de fundación como OpenVLA y Octo. Mejor para: políticas generalistas pre-entrenamiento. Ver [Open X-Embodiment]T1).

2. DROID

Manipulación a gran escala y diversa de 22 tipos de robots. 76K trayectorias. Mejor para: generalización multi-robot, entrenamiento de modelos de base. Ver DROID.

3. BridgeData

Manipulación de WidowX en 60 tareas. Ampliamente utilizado en la investigación. Mejor para: manipulación de un solo brazo, compatibilidad de WidowX. Ver [BridgeData]T3).

4. ALOHA / Datasets de Stanford

Teléoperación bimanual. Cocina, manipulación móvil. Mejor para: tareas bimanual, ALOHA móvil. Ver [ALOHA]T4.

5. LeRobot

Embracing Face hosted, conjuntos de datos comunitarios. fácil de agregar los suyos. Mejor para: experimentos rápidos, compartir datos. Ver [LeRobot] T5.

Cómo elegir

  • ¿El mismo robot que el conjunto de datos? Utilice ese conjunto de datos (por ejemplo, WidowX → BridgeData).
  • ** Diferente robot?** Abre el cuerpo X o DROID para la transferencia de múltiples robots.
  • Tarea personalizada? Recoger la suya o utilizar [nuestros servicios de datos]

Catálogo completo

Ver nuestro completo [catálogo de conjuntos de datos]T7) con enlaces a todos los conjuntos de datos, documentos y páginas de descarga.

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