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具身智能机器人开源数据集获取与使用指南.docx

更新时间：2026-08-14 08:58:45 大小：37K 上传用户：烟雨查看TA发布的资源 标签：具身智能开源数据集机器人操作VLA模型数据格式 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

具身智能机器人开源数据集获取与使用指南

1 概述

开源数据集是具身智能研究的重要资源，可大幅降低数据采集成本，加速算法验证。本文介绍主流开源数据集的内容、格式和使用方法。

2 开源数据集

AgiBot World智元机器人发布，百万真机数据集，覆盖多场景、多任务的操作数据，支持VLA模型训练，已开源在HuggingFace和GitHub。Open X-EmbodimentGoogle DeepMind主导，统一超过100万条真实机器人轨迹，覆盖20多种机器人本体，是跨本体泛化研究的基础数据集。NeoData新智具身发布，标准化触觉数据集，覆盖6类机器人本体、450项任务、3万小时数据，包含视觉和触觉帧，已开源5千小时高质量数据。

DROIDGoogle DeepMind发布，大规模机器人操作数据集，包含多样化场景和任务。BridgeData来自UC Berkeley，包含大量桌面操作任务数据。RLDSGoogle DeepMind发布，强化学习数据集标准格式，包含多种机器人任务数据。

3 数据格式

RLDS格式基于TensorFlow Records，支持高效读取和随机访问，包含状态、动作、奖励和折扣因子。HDF5格式科学计算常用格式，支持分层存储，适合存储大规模传感器数据。ROS 2 bag格式ROS 2原生记录格式，支持话题、服务和动作数据，可通过ros2 bag play回放。

4 获取与使用

下载方式HuggingFace Datasets直接下载，或通过GitHub Releases下载。数据解析使用各数据集配套的解析工具，如AgiBot World的agibot_dataset工具包。数据预览使用各数据集配套的可视化工具，如RLDS Creator或自定义脚本。数据筛选根据任务需求筛选数据，如按任务类型、机器人本体、场景类别筛选。


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