双手操作数据集

编制的开源和自定义双手操作数据集用于模仿学习,VLA细节调整和双臂政策研究.双臂协调是机器人学习中最困难的开放问题之一.

开源双手册数据库

Dataset	Episodes	Robot	Format
ALOHA	~50 per task, ~10 tasks	2x ViperX-300	HDF5, LeRobot
Mobile ALOHA	50+ per task	2x ViperX-300 + wheeled base	HDF5, LeRobot
ALOHA 2	Varies	Google ALOHA 2 cells	RLDS
DROID (bimanual split)	Subset of 76K	Franka + assorted	RLDS, HDF5
RH20T	110K+ episodes	Dual Franka Panda	HDF5

两手册数据是什么特点

双手动数据集记录两个同步的行动流通常是14 DoF的联合位置加上两个抓住状态.左和右臂之间的协调时间至关重要:50 ms的离步可以将成功的交换转化为被放下的对象. 这意味着双手数据集需要更严格的时间同步,更高的收集频率 (通常是50Hz),并且操作员特别训练于双臂协调.

常见的双手任务包括:物品交付,盒子包装,盖开放和倒,线线和绑定,双手组装,以及大型或可变形物品的合作起重.

定制双手动数据收集

在旧金山实验室,RCSV运营了移动ALOHA和OpenArm双手续收藏站.我们通过领导者跟随者远程操作收集定制双手续数据集,以目标格式提供,并提供每集的质量评分.

需要双手机平台吗? [移动ALOHA]T2) 可购买或租.