最好的机器人学习数据集 2025

针对模仿学习,VLA细调和机器人学习研究的顶级开源数据集的策划指南.

从公共数据到可训练的信号

综合管理者基准列车

机器人学习的顶级数据集

选择合适的数据集取决于您的机器人,任务和模型.

1. 开放X体

结合RT-X,BridgeData,DROID等等成统一格式.用于训练OpenVLA和Octo等基础模型.最适合:预训练一般主义政策.见 [开放X-Embodiment]T1).

2. DROID

机器人类型22种大型,多样化的操纵. 76K轨迹.最适合:多机器人通用化,基础模型训练.

3.桥数据

无人机X操作在60个任务中.广泛用于研究.最适合:单臂操纵,无人机X兼容性.见 [桥数据]T3).

4.ALOHA /斯坦福数据集

两手机电话操作.厨房,移动操作. 最适合:双手机任务,移动ALOHA. 见 [ALOHA]T4.

5 号,雷罗特

拥抱面托管,社区数据集. 轻松添加自己的. 最适合:快速实验,共享数据. 查看 [LeRobot]T5.

如何选择

• 与数据集相同的机器人? 使用该数据集 (例如,WidowX → BridgeData).
• 不同机器人? 打开X-Embodiment或DROID用于多机器人转移.
• 自定义任务? 收集您自己的数据或使用 [我们的数据服务]

完整的目录

查看我们的完整的 [数据集目录]T7) 链接到所有数据集,文件和下载页面.

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