数据集
8 个数据集
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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。
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。
这个数据集名为 Split_aloha_pour_tea，是一个专注于机器人倒茶操作的数据集。它包含 977 个完整操作片段，总帧数超过 130 万，涵盖家庭和办公室两种场景。数据集中的机器人执行抓取、放置、拾取和倒茶等原子动作，共有 5 种主要任务（如拿起茶壶向多个茶杯倒茶并放回原位）和 18 个细分子任务。数据通过 3 个相机视角以 30 帧每秒的速度录制，总大小约 13.7 GB，并附带子任务分割与场景描述等丰富标注，适用于机器人学习相关研究。
这是一个面向机器人操作任务的数据集，使用真实机器人（RealMan RMC-AIDA-L）配合两指夹爪采集，覆盖家庭和餐厅两种场景。数据集包含776个演示片段，总帧数超过51万，记录了抓取、拾取、放置和擦拭四种原子动作，并针对“用抹布擦除桌面污渍”这一主要任务设计了多种子任务（如用不同颜色的抹布擦除不同颜色的污渍）。数据以30 FPS保存，附带3个摄像头视角的影像，以及丰富的子任务分段、场景描述、末端执行器运动状态和夹爪状态等标注信息，便于用于机器人技能学习研究。
这是一个用于机器人操作的数据集，基于LeRobot扩展格式，包含688个演示片段，共167,196帧，涵盖15个不同任务。机器人使用五指手爪在家庭场景中执行抓取、放置等原子动作，具体任务包括拿起钢架、真空纸、饮料瓶等物品并放置到桌上或指定位置。数据集以30帧每秒录制，总大小约5.8GB，适用于机器人学习与模仿研究。
该数据集是一个面向机器人操作的技能数据集合，专注于倒饮料任务。机器人采用六轴协作臂搭配两指夹爪，在家庭场景中执行抓取、拾取、放置和倾倒等原子动作。数据集包含61个具体任务，涉及将橙汁、红酒、雪碧等液体以不同比例倒入黑色马克杯、纸杯和透明杯中，总计1613条演示轨迹，约86万帧画面，视频与动作数据均已同步录制，格式兼容LeRobot框架。