Démonstrations de robots

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M2DGR : un ensemble de données multimodal et multi-scénarios pour les robots terrestres (RA-L2021 & ICRA2022)

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M3DGR : un ensemble de données SLAM multi-capteurs, multi-scénarios et à base de référence massive pour les robots terrestres (IROS2025)

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Extension et mise à jour de M2DGR : un nouvel ensemble de données SLAM multimodal et multi-scénarios pour les robots terrestres (ICRA2022 et ICRA2024)

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AgiBot World fournit des ressources de plateforme de manipulation pour les données et l'apprentissage des systèmes incarnés.

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Un ensemble de données SLAM multicapteurs axé sur les cas d'angle pour les robots terrestres (ROBIO2023)

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L'ensemble de données GrandTour : un ensemble de données de robotique à pattes dans la nature

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(ICRA 2025) Ce référentiel est le code officiel de DiTer++ : Diverse Terrain and Multi-modal Dataset for Multi-Robot Navigation in Multi-session Outdoor Environments.

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RELLIS-3D : un ensemble de données multimodales pour la robotique tout-terrain

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Modèles mondiaux non liés : couplage de la vidéo et de la diffusion d'actions pour le pré-entraînement sur de grands ensembles de données robotiques

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BotanicGarden : Un ensemble de données de haute qualité pour la navigation des robots dans des milieux naturels non structurés

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un ensemble de données de robot à pattes (Unitree Go1) contenant la cinématique des jambes (encodeurs articulaires et capteurs de contact), imu et lidar

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Prêt à tester votre système SLAM sur des ensembles de données difficiles provenant d'environnements extrêmes ? Essayez ceci ! L'ensemble de données est fourni par l'équipe CoSTAR qui a testé intensivement les systèmes multi-robots dans…

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Ensemble de données de saisie robotique pour une évaluation multi-objets multi-prises avec des données RVB-D. Cet ensemble de données est annoté en utilisant le même protocole que Cornell Dataset et peut être utilisé comme extension multi-objets de…

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Le référentiel DROID fournit des ressources de configuration pour sa plateforme de démonstration-collection de robots.

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Open-H-Embodiment est une initiative communautaire d'ensemble de données établissant la base ouverte et partagée nécessaire pour former et évaluer un modèle généraliste Vision-Langage-Action (VLA) pour la robotique de santé.

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Techniques d'apprentissage en profondeur pour la segmentation cutanée sur un nouvel ensemble de données abdominales. Travaux réalisés dans le cadre du processus de développement d'un système d'échographie robotique autonome.

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Données de démonstration de robots et outils pour la recherche sur la manipulation incarnée.

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Données de démonstration multitâches pour l'apprentissage de la manipulation de robots.

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Ensemble de données de navigation et de localisation pour les voitures autonomes et les robots autonomes

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Un ensemble de données de pilotage pour le développement et la validation d'estimateurs de pose fusionnés et d'algorithmes de cartographie

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Intégration de l'apprentissage et de la planification des tâches pour les robots avec Keras, y compris la simulation, le robot réel et la prise en charge de plusieurs ensembles de données.

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Un workflow d'ensemble de données et de collecte pour la manipulation de robots dans des environnements variés.

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FiftyOne ABC130k fournit un sous-ensemble de données MCAP de téléopération de robot orienté spectateur.

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Cornell saisit les analyses et les processus des ensembles de données