Ensembles de données d'apprentissage de la robotique open source
Un catalogue organisé d'ensembles de données open source pour la manipulation de robots, l'apprentissage par imitation et l'apprentissage par renforcement, avec des liens vers des sources officielles.
Données de manipulation du monde réel
Ensembles de données avec des interactions de robots dans la nature et des tâches à long terme.
CollectionEnsembles de données centrés sur les benchmarks
Suites conçues pour une évaluation reproductible et une comparaison croisée.
CollectionÉcosystèmes multi-robots
Formats partagés et données multi-modes de réalisation pour la formation du modèle de base.
Guides sur les ensembles de données à haute intention
Ensembles de données de téléopération
Démonstrations d'opérateurs, tentatives et workflows d'amorçage.
Guide des ensembles de donnéesEnsembles de données riches en contacts
Signaux de manipulation tactiles, de force et d'échec.
Guide de l'industrieEnsembles de données d'entrepôt
Variation du SKU, gestion des exceptions et contexte de débit.
Guide de l'industrieEnsembles de données d'automatisation de laboratoire
Protocoles reproductibles et flux de travail comparables.
Guide piloteEnsembles de données humanoïdes
Choix de données orientés déploiement pour les équipes humanoïdes.
Guide du bras ouvertEnsembles de données OpenArm
Workflows de collecte et de packaging autour d’OpenArm.
Catégories populaires
Balises populaires
Ensembles de données pour l'apprentissage des robots
DROID
76K trajectoires, 350 heures, 86 tâches. Manipulation en pleine nature par 50 collectionneurs sur 564 scènes. Ensembles de données TensorFlow, Hugging Face.
Afficher l'ensemble de données →
BridgeData V2
60 000 trajectoires, 24 environnements, 13 compétences de manipulation. Robot WidowX à faible coût. Étiquettes en langage naturel, apprentissage multitâche.
Afficher l'ensemble de données →
Ouvrir l'incarnation X
Plus de 1 million d'épisodes, 22 types de robots, plus de 500 compétences. Format RLDS unifié. Modèles RT-X. 33 établissements.
Afficher l'ensemble de données →
ALOHA
Téléopération bimanuelle. ALOHA-Cosmos-Policy, ensembles de données de référence. HDF5, Visage câlin. Matériel ouvert.
Afficher l'ensemble de données →
LIBERO
130 tâches, 65 000 démos. Référence en matière d'apprentissage tout au long de la vie. Suites spatiales, d'objets et d'objectifs. Simulation RoboSuite.
Afficher l'ensemble de données →
RoboNet
15 millions de cadres, 7 plates-formes robotisées. Transfert multi-robots. Sawyer, Franka, Baxter, Fetch, WidowX.
Afficher l'ensemble de données →RoboMimic et MimicGen
Cadre + ensembles de données. MimicGen : 50 000 démos sur 200 démos humaines. Simulation + réel. Licence MIT.
Afficher l'ensemble de données →
LeRobot
Format standardisé + hub. DROÏDE-100, ALOHA, SO-100. PyTorch, diffusion en continu. "ImageNet de robotique."
Afficher l'ensemble de données →Modèles et outils que vous pouvez associer
Curation prête pour la recherche
Nous mettons en évidence l’échelle, le format et les détails d’accès nécessaires pour une évaluation rapide.
Compatibilité multi-pile
Les ensembles de données sont mappés à des écosystèmes de modèles et d'outils pratiques.
Contexte de déploiement
Les choix de jeux de données sont liés à de réelles contraintes d’exécution du robot.
Chemin de mise à l’échelle
Lorsque les données ouvertes ne suffisent pas, nous prenons en charge des pipelines de collecte personnalisés.