数据集
34 个数据集
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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
已完整同步
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
已完整同步
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。