FurnitureBench 是由韩国科学技术院（KAIST）和加州大学伯克利分校（UC Berkeley）联合开发的真实世界家具组装基准数据集，旨在推动复杂长时域机器人操作任务的研究。该数据集包含超过 219 小时的演示数据，涵盖 8 种家具模型的 5000 多个演示，数据来源为两名人类操作员通过 Oculus Quest 2 控制器和键盘进行的远程操作。数据集创建过程遵循严格的标准化流程，采用

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机器人操作

机器人技能学习

该数据集为HuggingFace LeRobot格式的机器人数据集。

Hugging Face2026-04-30 更新100

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机器人操作

物体操纵学习

该数据集是一个机器人操作任务数据集，使用LeRobot框架创建。它包含多个任务，如抓取、放置、剥皮、倾斜、转动和清洁，涉及机器人手臂的动作和观察数据。数据集包括动作特征（如肩部、肘部、手腕和夹爪的位置）、观察状态（类似的动作位置）、以及来自顶部、腕部和基座摄像头的视频观察（分辨率480x640，帧率20fps）。此外，还包含时间戳、帧索引、episode索引等元数据。总共有611个episodes

Hugging Face2026-05-31 更新50

ManipGPT Dataset

机器人操作

视觉可操作性

ManipGPT Dataset是由北京大学计算机科学学院创建的一个用于机器人操作的视觉可操作性数据集。该数据集包含13350张图像，涵盖30个对象类别，分为训练集和测试集。数据集结合了模拟和真实世界的图像，旨在提高机器人操作的鲁棒性和适应性。数据集的创建过程包括从SAPIEN环境生成模拟图像，以及从多个公开数据集和自采集图像中获取真实世界图像。该数据集主要用于解决机器人操作中的视觉可操作性问题，

arXiv2024-12-13 更新480

AlexanderRoempke/eval_ttz-screw-task-act

机器人操作

螺丝装配

该数据集是使用LeRobot框架创建的，与机器人技术相关。数据集包含机器人动作和观察数据，如各种位置信息、外部和手腕摄像头的图像以及时间戳。具体结构包括机器人类型（ned2）、总集数（1）、总帧数（183）、总任务数（1）等。数据以parquet格式存储，视频以mp4格式存储。数据集采用apache-2.0许可证。

Hugging Face2026-04-27 更新90

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资源简介：

数据集概述

基本信息

任务类别

标签

创建信息

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