Fourier GR2 人形真机数据(社区镜像):傅利叶GR2人形真机操作分组数据镜像,2025
- 机器人平台
- Fourier GR2
- 数据类型
- 跨本体真机操作数据集
- 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
Fourier GR2 人形真机数据(社区镜像):傅利叶GR2人形真机操作分组数据镜像,2025
ShareRobot 机器人任务知识数据:含规划/可供性/轨迹约103万QA对,多机器人,2025
USC CLVR的层次化家具装配仿真环境,60+可装配模型、6类机械臂,长程多步装配,2021年发布。
OpenHLM-data 宇树G1全身操作数据:宇树G1人形全身操作LeRobot数据,181万条,MIT,2025
BDRBench-20 字节机器人操作基准:字节单臂VLA操作基准,8000条真机轨迹,Apache-2.0,2025
UR5软管长程可形变操作数据集,1000条episodes、10+场景,含语言标注,CC BY-NC 4.0,2023年。
UC伯克利真实功能操作长程基准,2.25万条轨迹、多阶段抓取-重定向-装配,Franka,CC-BY-4.0,2024年。
UC伯克利的感知运动预训练数据集,908条真实轨迹、4类堆叠/拆堆任务,Franka,MIT许可,2023年。
Meta的人机协作长程规划基准,10万条自然语言任务、60房屋、5819物体,Habitat 3.0,2024年。
IIT的长程双臂操作数据集,200条episodes、20个长程任务、17.6万观测-动作对,真实机器人,2023年。
CIS的层次化长程语言条件操作基准,10个长程任务,基于Ravens仿真、UR5e,需子目标规划,2023年。
UT Austin的视觉模仿长程数据集,含摆桌、冲咖啡等长程任务,仿真+真实演示,UR5,2023年。
AI2与CMU的长程多模态终身导航基准,68万回合、181个HM3DSem场景,Stretch执行,2024年。
北航与NUS的紧密协调双臂长程数据集,18个任务、平均361步/4.27阶段,2026年发布。
NVIDIA自动生成大规模演示系统,4.8万+条跨12个操作任务的轨迹,含长程装配与厨房,2023年。
德国 H-BRS 在 Toyota HSR 上采集的物体抓取并抛入抽屉数据,含学习与泛化两套,MongoDB 格式(2021)。
AIRI等基于Isaac Sim的厨房长程基准,563条4–8步语言指令、约2700条移动操作轨迹,Mobile ALOHA,2025年。
谷歌机器人舰队多任务强化学习数据集,92万余条真实轨迹,覆盖拾取、放置、重排等长程技能,2021年发布。
斯坦福与伯克利的弹塑性长程操作数据集,2460条真实Franka轨迹(含LeRobot版),揉面擀面等,2023年。
UT Austin自底向上技能发现数据集,基于robosuite层次化模仿,分解长程任务为可复用基元,2023年。
AI2的移动机械臂操作基准,30个厨房场景、150+物体类,ArmPointNav长程导航+操作,2021年。
CMU提出的杂乱场景整理长程基准,8300个场景与任务,RGB+深度,需多步物体归位与重排,2021年。
在 ABB YuMi 双臂上历时三个月采集的真实抓取数据,配平行夹爪与吸盘末端,含成功/失败标注点云(2024)。
帝国理工在 Rethink Sawyer 上采集约 2000 段腕部相机遥操作演示,强调灵巧操作的鲁棒视觉模仿学习(2023)。
USC CLVR层次化技能先验数据集,厨房等域约500条演示,自底向上发现可复用长程技能,2020年。
AI2发布的视觉语义导航基准,99个仿真场景、约1.98万训练回合,支持LoCoBot sim-to-real迁移,2020年。
纽约大学与Meta联合发布的开放词汇移动操作数据集,10个真实家庭、171次拾放评测,融合语义记忆与语言,2024年。
在 Dobot X-Trainer 双臂平台上采集 152 段含触觉的插拔演示,分 USB 插入、齿轮装配与 peg-in-hole 三类(2025)。
日本 AIRoA 在 Toyota HSR 上遥操作采集 23762 段家居服务演示(约 87 小时),含擦布、咖啡、洗碗等长程移动操作(2025)。
在 AgileX Cobot Magic 双臂上采集 1176 段毛巾收纳演示,含抓取、折叠、放置等原子动作,LeRobot 格式(2026)。
UT Austin 在 Franka 上采集的 150 段厨房任务视觉模仿演示,覆盖摆桌、冲咖啡等 Household 任务(2022)。
东京大学在 xArm 双臂上采集毛巾操作数据,含取毛巾、展开皱毛巾等任务,用于模仿学习与多物体操作(2023)。
UC Berkeley 自动化实验室在 UR5 上采集 4 类操作任务(毛绒动物抓取、扫布、叠杯、精确定位放置)(2022)。
斯坦福在 KUKA 上采集视觉+触觉多模态数据集,将不同形状插销插入不同孔位,公差约 2mm(2019)。
加州大学圣地亚哥分校在 Franka 上采集 150 段厨房任务演示,配自然语言指令,覆盖多样日常物体操作(2023)。
Google 在 KUKA 机械臂上完成 58 万余次真实抓取尝试,采用分布式深度强化学习实现高成功率抓取(2018)。
Labelbox 在双臂 xArm6/xArm7 站上遥操作采集的家居与桌面任务数据,以 MCAP 保存多相机与本体感知(2026)。
韩国 KAIST 在 UR5 上采集非抓取式操作数据,将多样真实/3D 打印物体平移并重定向到目标 6D 位姿(2023)。
UC Berkeley 在 Franka 上采集 22550 段功能性装配轨迹,需抓取-重定位-插入多阶段技能,评测泛化(2024)。
南加州大学在 Franka 上采集约 800 段布料操作演示,含沿对角线折叠、对折、拉直绳索等可变形物体任务(2022)。
弗莱堡大学在 Franka 上遥操作采集 1085 段桌面积木演示(约 520 万帧),含抓放、叠块、开抽屉等(2023)。
昆士兰科技大学在 Franka 上采集约 800 段动态抓取演示,含餐具分拣、摆桌、抛垃圾等桌面操作(2023)。
昆士兰科技大学在 Franka 上采集 812 段动态抓取轨迹,目标在 XY 平面随机连续运动,需实时视觉伺服(2022)。
UT Austin 在 UR5 上采集 365 段无分段长程厨房演示,用于无监督技能发现与层级模仿学习(2023)。
UT Austin 在 UR5 上采集 5000 段玩具厨房家务演示,含食物、锅具拾取与放置,用于层级模仿学习(2023)。
斯坦福等在 Franka 上采集约 2460 段面团长程可塑物体操作数据,用 15 种工具完成擀面、切饼、包饺子(2023)。
UT Austin 在 Franka 上采集 570 段含人类干预的家务演示,含 kcup 插入与齿轮装配等精密插接任务(2023)。
80段腹腔镜胆囊切除手术视频,标注7个手术阶段与7种器械,需申请表单下载,CC-BY-NC-SA。
人机协作工业装配多模态数据集,结合示教运动与口语指令,含视频、深度、骨架、力与机器人轨迹。
8000张真实RGB-D毛巾图像+12000合成图像,覆盖多配置与光照,用于布料抓取点检测基准。
2025高精度工业箱拣数据集,15个反光金属件、75场景、2.2万图与9.1万毫米级6D位姿,FANUC采集。
亚马逊拣货挑战2016货架-料箱基准,多视角RGB-D场景与6D位姿标注,用于仓储装箱抓取视觉。
达芬奇手术系统采集的缝合/打结/穿针运动学和立体视频,含手势与技能标注,需注册下载。
离体dVRK(达芬奇研究套件)手术器械分割与运动学数据集,14段手术各300帧,含绿幕真值。
2018机器人场景分割挑战,19段猪体手术序列(达芬奇X/Xi),含器械与解剖结构多边形标注。
2023布料操作Sim2Real鸿沟评测数据集,真实与仿真动态/准静态任务,对比MuJoCo/Bullet/Flex/SOFA。
2023弹塑性物体操作用粒子表征基准,含仿真与10分钟真实交互数据,可变形为目标形状。
深海ROV可抓取把手6D位姿数据集,28段序列共20427张鱼眼标注图像,用于水下操作位姿估计。
WRS 2018实际空间伙伴机器人挑战YOLO数据集,含真实与合成图像,标注41类目标物,用于物体识别。
371段多视角家具组装视频(约300万帧),含深度、原子动作、人体姿态与分割标注,2021。
四足/双足/肌肉骨骼运动模仿学习基准,22k+ 运动片段,基于 MuJoCo,覆盖 Unitree/ANYmal 等本体,2023。
超 2000 万人体姿态-语言对 (UH-1) 及大规模人形跨场景数据 (Humanoid-X),用于人形控制与模仿学习,2024。
ANYmal 足式机器人在野外/城市长距离行走真机数据,含多地形里程计与地形扫描,含 9 小时行走,2023。
四足敏捷障碍赛基准,17,636 模拟 episode (约 57.58 小时),结合 RL 与运动先验,Nature 2023 配套数据。
Unitree G1 全身遥操作真机数据集,含行走、蹲伏与双臂操作示范,支持统一全身运动策略训练,2026 上线。
同构外骨骼驾驶舱采集人形全身 loco-manipulation 遥操作真机数据,含行走+操作,arXiv 2502.13013,2025。
RealSource-World 是睿尔曼智能开源的真机操作数据集,HF 页面标注规模量级在千万行级,涵盖双臂操作与全身控制标签,采用 CC BY-NC-SA 4.0 非商业许可,配有独立项目主页说明采集方案。
LeRobot 是 Hugging Face 主导的开源机器人学习栈,其组织页下聚合了数千个社区上传的标准化数据集,统一采用 LeRobotDataset 格式,是低成本机械臂复现与快速上手具身模仿学习的事实入口。
Galaxea Open-World Dataset 是星海图随 G0 模型一并开放的真实开放场景数据集,全部由同一款移动双臂本体在家居、零售、办公等真实空间连续采集,强调「单一本体 + 真实场景」而非多机拼盘。
InternData-M1 聚焦「移动 + 操作」耦合场景,补齐了纯桌面数据集缺失的底盘移动与全身协同环节,是国内少数公开的移动操作大规模数据集,同属上海人工智能实验室 InternRobotics 开源体系。
InternData-A1 是上海人工智能实验室 InternRobotics 体系开源的长程双臂操作数据集,面向多阶段复杂任务训练,与 InternManip 训练框架配套,可直接用于 VLA 模型预训练与微调。
ARIO(All Robots In One)由鹏城实验室联合中山大学发布,主打统一数据格式标准,把不同本体、不同传感器配置的机器人数据规范到同一套 schema 下,目标是解决国内具身数据「各家格式互不兼容」的问题。
RoboNet 汇集 7 种不同机械臂平台、约 1500 万视频帧的自主交互数据,是最早系统性验证「跨本体视频预测与策略迁移」的公开数据集,也是后来 Open X-Embodiment 思路的前身。
Language-Table 是谷歌开源的语言条件桌面操作数据集,含近 60 万条带人工语言标注的轨迹,是研究「一句话指挥机器人」这类语言条件模仿学习最早的大规模真机数据集之一。
RoboSet 是 RoboAgent 项目开源的真机数据集,含 98,500 条轨迹、12 类技能与 38 项任务,主打「用有限数据量学会多技能泛化」,配套完整的采集与训练代码。
RH20T 由上海交大发布,含 11 万条以上接触密集型操作序列、147 类任务,同步记录力/力矩、音频与人手示教视频,是研究「靠触觉与力反馈完成精细操作」最重要的公开数据源之一。
BridgeData V2 收录 60,096 条 WidowX 机械臂示教与自主轨迹,覆盖 24 个真实环境、13 类技能,带自然语言指令标注,是低成本机械臂模仿学习与语言条件策略最常用的公开基线数据之一。
DROID 是目前公开规模最大的野外机器人操作数据集之一,含 7.6 万条示教轨迹、约 350 小时交互,采自 52 栋真实建筑的 564 个场景、86 类任务,全部用同一套 Franka 平台采集,是跨机构联合采集范式的代表。
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。