조작 데이터 세트
정책 학습을 위한 로봇 조작 데이터 세트: DROID, BridgeData v2, Open X-Embodiment, RoboMimic, 사용자 지정 단일 팔 컬렉션.
로봇 학습 데이터의 가장 큰 카테고리: 테이블톱 픽 앤 플레이, 접촉 풍부한 어셈블리, 변형 가능한 객체 및 도구 사용
핵심 오픈소스 조작 데이터셋
| Dataset | Episodes | Robot(s) | Format |
|---|---|---|---|
| DROID | 76K trajectories | Franka FR3 | RLDS, HDF5 |
| BridgeData v2 | 60K+ | WidowX-250 | RLDS, HDF5 |
| Open X-Embodiment | 1M+ | 22 robot types | RLDS |
| RoboMimic | Varies per task | Franka (sim + real) | HDF5 |
| MimicGen | 50K+ (generated) | Franka (sim) | HDF5 |
| LIBERO | 65K demos, 130 tasks | RoboSuite sim | HDF5 |
| OpenArm Datasets | Growing collection | OpenArm | LeRobot, HDF5 |
올바른 데이터 세트를 선택
VLA 사전 훈련에 대해 오픈 X-Embodiment 또는 DROID를 시작하여 가장 넓은 범위의 작업, 환경 및 실시예를 다루고 있습니다. ** 단일 작업 미세 조정에 대해, BridgeData v2 및 RoboMimic는 더 깨끗하고 더 집중된 작업 스위트를 제공합니다. ** 데이터 증강에 대해, MimicGen은 자동화된 궤도 생성을 통해 작은 씨앗을 100x로 확장 할 수 있습니다.
어떤 오픈 데이터 세트에 존재하지 않는 특정 로봇이나 작업에 대한 데이터가 필요한 경우, RCSV는 우리의 원전 조작 인프라를 사용하여 사용자 지정 조작 데이터 세트를 수집할 수 있습니다. 우리는 [OpenArm]
형식 호환성
대부분의 현대 조작 데이터 세트는 여러 형식으로 사용할 수 있습니다. 스키마 차이점을 이해하기 위해 [우리의 데이터 세트 비교 도구를] (