오픈 소스 로봇공학 학습 데이터 세트
공식 소스에 대한 링크가 포함된 로봇 조작, 모방 학습, 강화 학습을 위한 선별된 오픈 소스 데이터세트 카탈로그입니다.
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로봇 학습을 위한 데이터 세트

DROID
76K 궤적, 350시간, 86개 작업. 564개 장면에 걸쳐 50명의 수집가가 현장에서 조작한 결과입니다. TensorFlow 데이터세트, Hugging Face.
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브리지데이터 V2
60K 궤적, 24가지 환경, 13가지 조작 기술. 저가형 WidowX 로봇. 자연어 라벨, 다중 작업 학습.
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X 구현 열기
100만 개가 넘는 에피소드, 22가지 로봇 유형, 500개 이상의 스킬. 통합 RLDS 형식. RT-X 모델. 33개 기관.
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ALOHA
이중 수동 원격 조작. ALOHA-Cosmos-Policy, 기본 데이터 세트. HDF5, 포옹 얼굴. 개방형 하드웨어.
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LIBERO
130개의 작업, 65,000개의 데모. 평생학습 벤치마크. 공간, 객체, 목표 세트. RoboSuite 시뮬레이션.
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로보넷
15M 프레임, 7개의 로봇 플랫폼. 다중 로봇 전송. 소이어, 프랭카, 백스터, 페치, 위도우엑스.
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RoboMimic & MimicGen
프레임워크 + 데이터 세트. MimicGen: 200명의 인간 데모 중 50,000개의 데모. 시뮬레이션 + 실제. MIT 라이센스.
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르로봇
표준화된 형식 + 허브. 드로이드-100, 알로하, SO-100. PyTorch, 스트리밍. "로봇공학의 ImageNet."
데이터세트 보기 →페어링할 수 있는 모델 및 도구
연구용 큐레이션
빠른 평가에 필요한 규모, 형식, 액세스 세부정보를 강조합니다.
스택 간 호환성
데이터 세트는 실용적인 모델 및 도구 생태계에 매핑됩니다.
배포 컨텍스트
데이터 세트 선택은 실제 로봇 실행 제약 조건과 연결됩니다.
확장 경로
공개 데이터가 충분하지 않은 경우 맞춤형 수집 파이프라인을 지원합니다.