数据中心

该数据集聚焦于机器人操作任务，包含在家庭场景中使用机械臂拾取纸板箱并放入纸箱的完整过程。数据涵盖402个操作片段、约18.8万帧，提供8个相机视角的视频及状态、动作数据。附有精细的子任务分割、场景描述、末端执行器方向和速度等注释，支持机器人学习与操作技能研究。

该数据集是 RoboMIND2.0 框架下 Franka 机器人相关数据的第五部分，采用 Apache 2.0 许可证，包含 HDF5、文本文件等多种格式，适用于机器人操作与学习研究。

RoboMIND2.0-UR5 是面向 UR5 机械臂操作任务的数据分片，包含 HDF5 数据与文本说明，共 54,592 个文件、约 15.58 TB，适合运动规划、模仿学习和仿真研究。

RoboMIND2.0-Franka-Part-2 是 Franka 机械臂操作数据分片，包含 HDF5 二进制数据与文本说明，共 22,047 个文件、约 9.81 TB，适合操作技能学习与行为仿真。

RoboMIND2.0-Ark 是机器人操作数据分片，包含 HDF5 数据与文本说明，共 14,913 个文件、约 10.45 TB，适合机器人运动规划、仿真和感知研究。

RoboMIND2.0-Franka-Part-1 是 Franka 机械臂操作数据分片，包含 HDF5 数据与文本说明，共 18,684 个文件、约 9.57 TB，适合机器人行为学习与控制研究。

RoboMIND2.0-Agilex-mobile 是移动操作机器人数据分片，包含 HDF5 数据与文本说明，共 13,952 个文件、约 10.23 TB，面向移动机器人学习与操作研究。

这是一个用于机器人食品包装任务的协作机器人数据集，基于LeRobot扩展格式。数据由配备两指夹爪的AgileX Cobot机器人采集，在厨房场景中执行抓取、拉、放置、拾取等原子动作。数据集包含798个演示片段，总帧数约147万，涵盖两个主要任务：将午餐盒、黄瓜和梨放入小包装袋，以及将午餐盒、香蕉和面包放入大包装袋，并进一步细分为49个子任务。数据以视频、parquet和JSONL等格式提供，支持中英文描述，适用于机器人模仿学习等研究。

这是一个面向机器人操作任务的精细动作数据集，包含648个完整演示片段，总帧数约36.6万，每秒30帧，数据量约4GB。数据集以试管放置为核心任务，涵盖抓取、放置、传递、移动等多种原子动作，并细分为12个子任务。场景覆盖学校与医院两类环境，配备3个相机视角，且提供了丰富的标注信息，包括子任务分割、场景描述、末端执行器的方向、速度、加速度以及夹爪状态等，适合用于机器人模仿学习、动作规划等研究。

这是一个基于 LeRobot 扩展格式的机器人操作数据集，包含 714 个片段（约 41 万帧），记录了在厨房和餐厅场景中，机器人使用两指夹爪完成“倒米”任务的操作过程。任务要求机器人用一只手将碗放至桌子中央，另一只手将米杯中的米倒入碗中，涉及抓取、拾取、放置和倒米等原子动作。数据集包含 3 个视角的视频，并提供了丰富的标注，如子任务分割、场景描述、末端执行器的运动方向/速度/加速度，以及夹爪开合状态等，便于用于机器人学习研究。

该数据集是一个面向机器人操作任务的倒茶数据集，使用兼容LeRobot的扩展格式。机器人类型为 realman_rmc_aidal，配备两指夹爪，在家庭和餐厅场景中采集。数据包含抓取、放置、拾取和倒水四种原子动作，总共有790个演示片段、约55万帧，以及3个视角的同步视频。每个任务都提供了细粒度的子任务分割、场景描述、末端执行器运动方向与速度标注、夹爪状态等丰富注释，适合用于机器人模仿学习与操作技能研究。

该数据集是一个用于机器人操作任务的数据集，专注于将短裤进行折叠。数据由Realman RMC-AIDA-L机器人配合两指夹爪采集，在家庭场景中完成。数据集包含抓取、拾取、折叠、放置等基本原子动作，共计866个演示片段，约73万帧，覆盖4个主要任务和29个细分子任务。数据格式兼容LeRobot，并提供中英文标注。

该数据集是一个面向机器人操作的仿真数据集，基于LeRobot格式扩展，兼容LeRobot工具链。数据使用RealMan RMC-AIDA-L机器人，配备两指夹爪，在厨房场景中执行反复将水果放入碗中再倒出的操作任务。具体任务包括将面包、蛋黄酥、橙子、桃子分别放入蓝色或粉色碗中并重复倒出，共包含8个主要任务和17个细分子任务。数据集共481个演示片段，约54万帧，帧率30fps，总大小3.7GB，并配有3个相机视角的RGB视频。标注信息丰富，包括子任务分割、场景描述、末端执行器的运动方向、速度和加速度分类等，支持多种机器人学习方法。数据集使用Apache-2.0许可证，语言为英文和中文。

这个数据集包含机器人操作演示，使用Realman RM-C AIDAL机械臂与两指夹爪，在家庭和厨房场景中执行抓取、拾取和放置等动作。具体任务涉及用左右夹爪将篮子移至合适位置，再将长条面包放入篮中。数据集共753个回合，约3.9GB，采用LeRobot兼容格式。

该数据集是一个基于LeRobot格式的机器人操作数据集，专注于将眼镜放入眼镜盒的任务。数据包含990个演示片段，共约86万帧，覆盖4种具体任务（如将黑色眼镜放入黑色或绿色眼镜盒）。机器人型号为realman_rmc_aidal，末端采用两指夹爪，场景为家庭环境。原子动作包括抓取、拾取、折叠、关闭和放置等。数据集提供3个相机视角，并带有丰富的标注，包括子任务分割、场景描述以及末端执行器的方向、速度、加速度等信息。

这个数据集包含727个机器人操作演示片段，总时长约30万帧，数据量3.5GB。机器人型号为RealMan RMC-AIDAL，末端执行器为二指夹爪。场景涵盖家庭和厨房环境，涉及抓取、拿起、放置三类基础动作。任务描述围绕左右夹爪配合完成：将篮子水平放置于桌面中央，再将蛋黄酥放入篮子中。数据集包含4个主要任务和18个子任务，提供3个视角的视频记录，适合用于机器人操作学习研究。

这是一个用于机器人操作任务的数据集，包含687个完整记录片段，总计约18万帧图像，数据量3.4GB。数据集聚焦于让协作机器人完成水果沙拉制作中的基本操作，主要任务包括将苹果、香蕉、葡萄、柠檬和芒果放入黑色篮子中，并细分为25个具体子任务，涉及左右夹爪的抓取、拾取和放置动作。所有数据在家庭和厨房场景中采集，使用二指夹爪，并配有3个摄像头视角。数据集提供了丰富的标注信息，如子任务分段、场景描述以及末端执行器运动方向等，格式与LeRobot框架兼容，便于直接用于机器人学习研究。

这个数据集专注于机器人拧瓶盖操作，囊括了多种饮料瓶（如怡宝、绿茶、康师傅乌龙茶等）的拧紧与拧松任务。机器人采用两指夹爪，在家庭场景中执行抓取、放置和扭转等原子动作。数据集包含863个episode，总计近75万帧，覆盖9个主要任务和50个子任务，以30帧每秒的视频和parquet格式记录，适用于机器人操作学习研究。

该数据集展示了AgiBot-g1机器人执行拾取和放置纸箱的任务，具体是将小纸箱拿起并放入大纸箱中。数据包含277个完整演示片段，共计约15万帧，覆盖了从抓取、拾取到放置的多个原子动作。场景为家庭环境，配备8个摄像头视角，提供丰富的RGB视频和状态/动作序列。此外，还包含了子任务分割、场景描述、末端执行器方向与速度、夹爪开合状态等精细化的标注信息，方便用于机器人操作学习。数据集采用LeRobot格式，兼容常见机器人学习框架，总大小约59.5GB。

该数据集为机器人操作任务设计，主要目标是让机械臂完成拾取电池的动作。机器人型号为 ruantong_a2d，末端执行器采用两指夹爪，操作场景设定在工厂环境中。数据集包含 329 个演示片段，总计约 13 万帧画面，帧率为 30fps，提供 8 个相机视角。原子动作涵盖放置、拾取和抓取三类。数据以 LeRobot 格式组织，兼容该框架，并附有丰富的标注信息，包括子任务分割、场景描述、末端执行器运动方向与速度、夹爪开合状态等。