RoboNet

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这是一个用于共享机器人经验的开放数据库，它提供了来自 7 个不同机器人平台的 1500 万个视频帧的初始池，并研究了如何使用它来学习基于视觉的机器人作的通用模型。 作者将数据集与两种不同的学习算法相结合：视觉前瞻，它使用前向视频预测模型，以及监督逆模型。作者的实验测试了学习到的算法在新对象、新任务、新场景、新相机视点、新夹持器甚至全新机器人中工作的能力。在最后一个实验中，通过在 RoboNet 上进行预训练并对来自保留的 Franka 或 Kuka 机器人的数据进行微调，可以超越使用多 4 到 20 倍数据的机器人特定训练方法的性能。

D4RL离线强化学习数据集

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D4RL 是离线强化学习的开源基准测试,它为训练和基准测试算法提供标准化的环境和数据集。

Habitat-Matterport3D（3D导航数据集）

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Habitat 的设计理念是优先考虑模拟速度，而不是模拟功能的广度。当从 Matterport3D 数据集渲染场景时，Habitat-Sim 在单线程运行时实现了每秒数千帧 （FPS），并在单个 GPU 上达到了超过 10,000 FPS 的多进程。Habitat-Sim 模拟 Fetch 机器人以每秒超过 8,000 步 （SPS） 的速度在 ReplicaCAD 场景中交互，其中每个“步骤”都涉及渲染 1 个 RGBD 观察（128×128 像素）和 1/30 秒的刚体动力学。

YCB-Video（机器人抓取数据集）

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一个用于 6D 物体姿态估计的大规模视频数据集。数据集提供了 YCB 数据集 中 21 个物体的准确 6D 姿态，在 92 个视频中观察到，共 133,827 帧。

ALFRED（具身AI任务数据集）

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ALFRED （Action Learning From Realistic Environments and Directives） 是学习从自然语言指令和以自我为中心的视觉到家务行动序列的映射的新基准。ALFRED 数据集包含 8k+ 专家演示，每个演示有 3 个或更多语言注释。轨迹由一系列专家作、相应的图像观察和描述轨迹部分的语言注释组成。

NICOL 机器人运动学数据集

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NICOL 机器人的运动学数据集（Neuro-inspired Collaborator）。数据用于反向运动学应用程序的训练和测试。包含 NICOL 右臂的 Training（训练）、Test （测试） 和 Validation （验证） 数据。给定两个不同大小的工作区的数据。每个样本都是均匀随机采样的机器人关节状态的元组，以及使用正向运动学计算的相应姿势。

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