Demonstrações de robôs

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M2DGR: um conjunto de dados multimodal e multicenário para robôs terrestres (RA-L2021 e ICRA2022)

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M3DGR: um conjunto de dados SLAM multissensor, multicenário e de linha de base massiva para robôs terrestres (IROS2025)

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Extensão e atualização do M2DGR: um novo conjunto de dados SLAM multimodal e multicenário para robôs terrestres (ICRA2022 e ICRA2024)

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AgiBot World fornece recursos de plataforma de manipulação para aprendizagem e dados de sistemas incorporados.

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Um conjunto de dados SLAM multissensor com foco em casos extremos para robôs terrestres (ROBIO2023)

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O conjunto de dados GrandTour: um conjunto de dados de robótica com pernas em estado selvagem

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(ICRA 2025) Este repositório é o código oficial para DiTer++: Terreno Diverso e Conjunto de Dados Multimodais para Navegação Multi-Robô em Ambientes Externos Multi-sessão.

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RELLIS-3D: um conjunto de dados multimodal para robótica off-road

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Modelos mundiais não comprovados: união de vídeo e difusão de ação para pré-treinamento em grandes conjuntos de dados robóticos

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BotanicGarden: um conjunto de dados de alta qualidade para navegação de robôs em ambientes naturais não estruturados

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um conjunto de dados de robô com pernas (Unitree Go1) contendo cinemática de perna (codificadores conjuntos e sensores de contato), imu e lidar

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Pronto para testar seu sistema SLAM em conjuntos de dados desafiadores de ambientes extremos? Experimente! O conjunto de dados é fornecido pela Equipe CoSTAR que tem testado intensivamente sistemas multi-robôs em…

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Conjunto de dados de compreensão robótica para avaliação multi-objeto com dados RGB-D. Este conjunto de dados é anotado usando o mesmo protocolo do Cornell Dataset e pode ser usado como extensão multiobjeto de…

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O repositório DROID fornece recursos de configuração para sua plataforma de coleta de demonstração de robôs.

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Open-H-Embodiment é uma iniciativa de conjunto de dados dirigida pela comunidade que constrói a base aberta e compartilhada necessária para treinar e avaliar um modelo generalista de Visão-Linguagem-Ação (VLA) para robótica de saúde

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Técnicas de aprendizagem profunda para segmentação de pele em novos conjuntos de dados abdominais. Trabalho realizado no âmbito do processo de desenvolvimento de um sistema robótico autônomo de ultrassom.

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Dados e ferramentas de demonstração de robôs para pesquisa de manipulação incorporada.

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Dados de demonstração multitarefa para aprendizagem de manipulação de robôs.

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Conjunto de dados de navegação e localização para carros autônomos e robôs autônomos

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Um conjunto de dados orientador para o desenvolvimento e validação de estimadores de pose fundidos e algoritmos de mapeamento

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Integração de aprendizado e planejamento de tarefas para robôs com Keras, incluindo simulação, robô real e suporte a vários conjuntos de dados.

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Um conjunto de dados e fluxo de trabalho de coleta para manipulação de robôs em ambientes variados.

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FiftyOne ABC130k fornece um subconjunto orientado ao visualizador de dados MCAP de teleoperação de robô.

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Cornell compreende análise e processo de conjunto de dados