GraspGen: Scaling Sim2Real Grasping 是由 NVIDIA 于 2025 年发布的一个大规模仿真抓取数据集，该数据集包含超过 5,700 万次抓取数据，基于 Objaverse XL (LVIS) 数据集中的 8,515 个物体生成，专为 Franka Panda、Robotiq-2f-140 工业夹爪和单点接触吸盘夹爪（30 mm 半径）设计。旨在通过大规模仿真数据提升机器人抓取技能从仿真到现实的迁移能力。

数据集采用 WebDataset 格式，总体包含超过 5,700 万次仿真抓取数据，涵盖三种不同类型的机器人夹爪，适用于机器人抓取、仿真到现实迁移（Sim2Real）以及机器人学习等领域的研究。

数据集组成

• franka：针对 Franka Panda 夹爪的抓取数据。
• robotiq2f140：针对 Robotiq-2f-140 工业夹爪的抓取数据。
• suction：针对单点接触吸盘夹爪的抓取数据。