BridgeData V2 大规模机器人学习数据集

BridgeData V2 数据集是由加州大学伯克利分校、斯坦福大学、谷歌 DeepMind 和 CMU 于 2023 年共同发布的，相关论文成果为「BridgeData V2: A Dataset for Robot Learning at Scale」。

这是一个旨在促进可扩展机器人学习研究的大型多样化数据集，包含在 24 个不同环境中收集的 60,096 条机器人轨迹。为了增强机器人的泛化能力, 研究人员在多种环境下收集大量的任务数据，这些环境中的对象、摄像头位置和工作区定位各有不同、每条轨迹都附有与机器人任务对应的自然语言指令。从这些数据中学到的技能可以应用于新对象和环境，甚至跨机构使用，这使得该数据集成为研究人员的重要资源。

BridgeData V2 数据集的特点是：

• 包含多种技能：如拾取放置 (pick-and-place) 、推动 (pushing) 、清扫 (sweeping) 、堆叠 (stacking) 、折叠 (folding) 等。
• 跨多个环境 (24 Environments)：数据集在不同的环境条件下收集，增加了任务的多样性和泛化能力。
• 开放词汇 (Open Vocabulary)：数据集支持开放词汇的任务规范，可以通过目标图像或自然语言指令进行条件学习。
• 涉及 100 多个物体 (100+ Objects)：数据集中包含了多种物体的操作，增加了学习的复杂性和实用性。