2025 年のベストロボット学習データセット
模倣学習、VLA 微調整、ロボット学習研究のためのトップのオープンソース データセットへの厳選されたガイド。
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ロボット学習に最適なデータセット
適切なデータセットの選択は、ロボット、タスク、モデルによって異なります。 2025 年に最も広く使用されているデータセットは次のとおりです。
1. オープン X 実施形態
RT-X、BridgeData、DROID などを統合フォーマットに結合します。 OpenVLA や Octo などの基盤モデルをトレーニングするために使用されます。 最適な用途: ジェネラリスト ポリシーのトレーニング前。 見る オープン X の実施形態.
2.ドロイド
22種類のロボットによる大規模かつ多彩な操作。 76Kの軌道。 最適な用途: マルチロボットの汎化、基礎モデルのトレーニング。 見る DROID.
3. ブリッジデータ
60 のタスクにわたる WidowX の操作。 研究で広く使用されています。 最適な用途: シングルアーム操作、WidowX 互換性。 見る ブリッジデータ.
4. ALOHA / スタンフォード データセット
両手遠隔操作。 キッチン、モバイル操作。 最適な用途: 両手作業、モバイル ALOHA。 見る ALOHA.
5.ルロボット
Hugging Face – ホストされているコミュニティ データセット。 独自のものを簡単に追加できます。 最適な用途: 簡単な実験、データの共有。 見る ルロボット.
選び方
- データセットと同じロボットですか? そのデータセットを使用します (例: WidowX → BridgeData)。
- 違うロボット？ マルチロボット転送用に X-Embodiment または DROID を開きます。
- カスタムタスク? 自分で収集するか、使用します 当社のデータサービス.
フルカタログ
完全版をご覧ください データセットカタログ すべてのデータセット、論文、ダウンロード ページへのリンクが含まれています。