PyBullet 中 3500 万姿态扩散训练数据,经 Google Drive 发布,2024 年。
- 机器人平台
- Franka、仿真手臂
- 数据类型
- 仿真基准
- 协议
- 以官方公开许可为准
硅基参考数据集库建立遥操作、轨迹、多模态、RGB-D、力矩、触觉和语言数据的元索引,方便按任务、平台与协议筛选对照。
按场景进门
每个场景挑了策展代表,点进去 3 秒判断适不适合;下载与细筛是后一步。
叠衣、收桌、厨房家务。挑的是能接到家用机型、任务口径清楚的代表集。
北京人形 RoboMIND / 智元 AGIBOT WORLD 2026 / 智元 AGIBOT WORLD 数据集 1.0
抓起来、放下去,所有操作策略的第一课。经典基准与大规模真机都有。
DROID / GraspNet-1Billion / Fourier ActionNet
左右手配合、递送、双臂长程。ALOHA 系与国产真机大集为主。
ALOHA Unleashed: 双臂灵巧操作示范集 / Mobile ALOHA / 智源 RoboCOIN
多指抓握、手内旋转、手物交互。做灵巧手和多指末端先看这里。
DexGraspNet / ACRONYM / DexYCB
插接、装配、拧螺丝、线缆操作。对标产线工位的操作数据。
Assembly101 / RH20T / ALOHA Unleashed: 双臂灵巧操作示范集
多阶段任务连着做。评估策略的持续性与恢复能力先看这批。
CALVIN / BEHAVIOR-1K / Meta-World
人形真机训练集:AGIBOT WORLD、RoboMIND、ActionNet 这一档。
智元 AGIBOT WORLD 2026 / 智元 AGIBOT WORLD 数据集 1.0 / 北京人形 RoboMIND
室内导航、场景图、可达性理解。移动底盘与空间智能用。
vLAR PhysInOne / ARIO 全机器人统一数据集 / InternData-M1
轮式底盘 + 机械臂:边走边干。开放世界作业看这批。
Mobile ALOHA / Galaxea Open-World Dataset / ARIO 全机器人统一数据集
仿真基准、域随机化、合成数据。先跑通再迁真机。
Meta-World / RLBench / robosuite
PyBullet 中 3500 万姿态扩散训练数据,经 Google Drive 发布,2024 年。
RoboGround 视觉语言操作数据:2.4万仿真演示11.2万指令,1.02TB,MIT,CVPR2025
DeepMind 2021堆叠基准,150个程序生成刚体,含仿真环境与真实机械臂单元CAD,支持技能掌握与泛化。
基于MuJoCo的模块化机器人学习仿真框架与基准,含单臂/双臂/人形任务、演示采集与多模态传感。
2022年多模态提示机器人操作基准,程序化生成桌面任务,发布65万专家轨迹用于模仿学习。
2021年物体中心交互仿真环境,15个可交互场景支持温度/湿度等状态,含VR演示与BEHAVIOR。
2023/2024年基于Isaac Sim的GPU机器人学习框架,含30+基准任务与资产,支持RL与模仿学习。
2022年大规模真实机器人操作数据集,13万片段覆盖700+任务,含语言指令与多模态传感数据。
2021年云端桌面整理抓取与操作竞赛基准,含76场景6004张标注RGB-D图像及真实数据集。
2025年灵巧手生成式仿真管线,用LLM/VLM闭环生成多样灵巧操作任务与环境及轨迹数据。
2023年Kinova Jaco2语言标注遥操作数据集,1085条桌面拾放轨迹,含多视角RGB与状态。
2018年最大规模机器人演示数据集之一,含8260条人-机演示覆盖20类操作任务,配对视频与轨迹。
2018/2019年众包遥操作数据集,Pilot含3224条演示,真实集111小时、54名用户长程操作。
2022年发布的基于Unity的多物理场机器人仿真平台,支持87种原子动作与刚体/流体/热耦合,提供多类家庭任务基准。
2024/2025年GPU并行化机器人仿真与渲染框架,含50+操作任务与可下载演示数据集,RSS 2025。
2025年基于ManiSkill3的家庭重排低级操作基准,含TidyHouse等三任务约3.3万任务计划,HF可下。
2023年生成式仿真框架,用GPT-4自动生成百余种刚体操作与运动任务及轨迹数据。
2023 ICLR发布的统一操作技能基准,含20个任务族、2000+物体、400万+演示帧,基于SAPIEN仿真器,Apache-2.0。
2025 RSS/ICML发布的统一仿真平台与合成数据集,含51万轨迹、5000万+状态转移、276任务、5500资产,基于METASIM。
我是硅基参考 Agent,熟产品库、数据集、公司档案和近期资讯。你可以直接问,也可以先让我了解你是谁、在看什么——我会把库里的资料和你说的话对上号,像同事聊天那样一点点聊。