GS_EgoExo_Plaster Turning on Wheel_ML_EN 1 - videos_frontal

Name: GS_EgoExo_Plaster Turning on Wheel_ML_EN 1 - videos_frontal
Creator: Foundation for Research and Technology Hellas
Published: 2024-10-17T00:00:00+08:00

Zenodo2024-10-17 更新2026-04-07 收录

机器人学习

多视角动作理解

数据链接：

https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13947145 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

GS_EgoExo_Plaster Turning on Wheel_ML_EN 1 - videos_frontal

提供机构：

Foundation for Research and Technology Hellas

创建时间：

2024-10-17

Data from: Evolutionary online behaviour learning and adaptation in real robots

机器人学习

进化算法

Online evolution of behavioural control on real robots is an open-ended approach to autonomous learning and adaptation: robots have the potential to automatically learn new tasks and to adapt to chang

DataONE2017-07-03 更新40

guloyy/SO101-eval2-rbg-expanded-v3-256

机器人学习

机械臂控制

该数据集由LeRobot创建，用于机器人学任务，具体为机器人跟随任务（so_follower类型）。数据集包含300个episodes、124,770帧和172个任务，以parquet文件格式存储数据，视频文件以mp4格式存储。特征包括动作（6个关节位置：肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观测状态（相同的6个关节位置）、前视图像（256x256 RGB视频，每秒30帧）

Hugging Face2026-05-17 更新00

rollout_pick_n_place_dagger_r10

机器人学习

视觉运动控制

本数据集由LeRobot项目创建，是一个用于机器人学习与控制的演示数据集。数据集包含一个完整的机器人任务演示（episode），总时长对应20955个数据帧（以30帧/秒采集）。数据以parquet文件格式组织，总大小约为300MB。数据集的核心内容包括：1）机器人动作：6维浮点数组，代表肩部平移、肩部抬升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪的位置指令；2）机器人状态观测：与动作维度相同的6维关节

Hugging Face2026-06-19 更新00

efe_br-64

机器人学习

机器人控制

该数据集为HuggingFace LeRobot格式机器人数据集。

Hugging Face2024-10-13 更新10

Ex2_attempt_3

机器人学习

视觉伺服控制

该数据集是一个用于机器人学习的数据集，使用LeRobot框架创建。数据集包含20个episodes，总计22078帧，涉及一个任务。机器人类型为so_follower。数据特征包括：动作数据（6维关节位置，包括肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观测状态（与动作相同的6维关节位置）、前视图像观测（480x640分辨率、3通道的RGB视频，帧率为30fps）、时间戳、帧索引

Hugging Face2026-05-11 更新00

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