数据集
12 个数据集
热门分类：
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。
这是一个用于机器人操作学习的数据集，记录了双臂协作完成“篮子放置与桃子放入”任务的场景。数据集包含 721 个回合、约 30 万帧视频和图像数据，帧率 30 FPS，总大小 3.6GB，格式与 LeRobot 兼容。机器人型号为 Realman RMC-AIDAL，末端为二指夹爪，操作场景涵盖家庭和厨房环境，原子动作包括抓取、拾取和放置。任务涉及左右夹爪配合，将篮子摆正后把桃子放入篮中，共包含 5 个主要任务和 28 个子任务，数据标注了中英文描述。
Split_aloha_stack_baskets 是一个机器人操作数据集，基于 LeRobot 扩展格式。它使用 Agilex Cobot Decoupled Magic 机器人平台，配备两指夹爪。数据在家庭和厨房场景中采集，包含抓取、拾取和放置三种原子动作。主要任务是将黑色和棕色篮子按顺序叠放，共计 1066 个 episode、约 47 万帧，总大小 17.5 GB。数据集还提供了 3 个摄像头视角，并标注了细粒度子任务（如“用左夹爪抓取浅色篮子”、“将深色篮子放在浅色篮子之上”等），以及场景分类、末端执行器方向与速度等丰富注释，适用于多种机器人学习研究。
该数据集专注于机器人倒水操作，包含896个完整演示片段，总帧数超过130万。机器人使用两指夹爪，在家庭场景中执行抓取、放置和拾取等原子动作。任务涵盖拿起不同品牌的纸杯和矿泉水瓶，将水倒入杯中并放回原位，共包含8个主要任务和42个详细子任务。数据集兼容LeRobot格式，总大小约13.8GB，适合用于机器人模仿学习研究。
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。
这个数据集专注于桌面整理场景的机器人操作任务，包含1660个完整的操作片段，总帧数超过260万。数据以30帧/秒的速度录制，涵盖抓取、捡拾、放置等基本动作，任务涉及将橘子、纸团、瓶子、文具等物品放入指定容器或笔筒中。数据集采用与LeRobot兼容的格式，提供中英文标注，适合用于机器人学习与操作技能训练。
这个数据集是一个面向桌面整理任务的机器人操作数据集，采用与 LeRobot 兼容的扩展格式。它涵盖了家庭和办公室两种典型场景，包含抓取、捡拾和放置三种原子动作，共收集了 1070 个演示片段，总帧数超过 200 万，帧率为 30fps，数据量约 32.3GB。数据集内包含 6 个主要任务（如将香蕉放到盘子里、把废纸丢进篮子、将水杯直立摆放在盘子旁边等），并进一步细分为 108 个子任务。文本描述同时支持中英文，便于不同语言背景的研究者使用。