Ensemble De Données D'apprentissage Robotique À Grande Échelle BridgeData V2

L'ensemble de données BridgeData V2 a été publié conjointement par l'Université de Californie à Berkeley, l'Université de Stanford, Google DeepMind et la CMU en 2023. Les résultats de l'article associé sont «BridgeData V2 : un ensemble de données pour l'apprentissage robotique à grande échelle".

Il s’agit d’un ensemble de données vaste et diversifié conçu pour faciliter la recherche sur l’apprentissage robotique évolutif, contenant 60 096 trajectoires de robots collectées dans 24 environnements différents. Pour améliorer les capacités de généralisation du robot, les chercheurs ont collecté une grande quantité de données de tâches dans une variété d’environnements avec différents objets, positions de caméra et positionnement de l’espace de travail. Chaque trajectoire était accompagnée d’instructions en langage naturel correspondant à la tâche du robot. Les compétences acquises à partir de ces données peuvent être appliquées à de nouveaux objets et environnements, et même utilisées dans plusieurs institutions, faisant de cet ensemble de données une excellente ressource pour les chercheurs.

Les caractéristiques du jeu de données BridgeData V2 sont :

• Comprend une variété de compétences : telles que ramasser et placer, pousser, balayer, empiler, plier, etc.
• Dans plusieurs environnements (24 environnements) : l'ensemble de données est collecté dans différentes conditions environnementales, augmentant la diversité et la capacité de généralisation de la tâche.
• Vocabulaire ouvert : l'ensemble de données prend en charge la spécification des tâches avec un vocabulaire ouvert, qui peut être conditionné à l'apprentissage via des images cibles ou des instructions en langage naturel.
• Impliquant plus de 100 objets (100+ Objets) : L'ensemble de données contient des opérations sur une variété d'objets, ce qui augmente la complexité et la praticité de l'apprentissage.