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GraspGen : Mise À L'échelle De La Saisie Sim2Real Avec Un Ensemble De Données De Génération De Saisie
GraspGen: Scaling Sim2Real Grasping est un ensemble de données de préhension simulées à grande échelle publié par NVIDIA en 2025. Cet ensemble de données contient plus de 57 millions de données de préhension, générées à partir de 8 515 objets issus de l'ensemble de données Objaverse XL (LVIS), et est conçu pour les pinces Franka Panda, la pince industrielle Robotiq-2f-140 et la ventouse à contact ponctuel (rayon de 30 mm). Il vise à améliorer le transfert des compétences de préhension robotique de la simulation vers le monde réel grâce à des données simulées à grande échelle.
L'ensemble de données utilise le format WebDataset et contient au total plus de 57 millions de données de préhension simulées, couvrant trois types différents de pinces robotiques. Il est adapté à la recherche dans les domaines de la préhension robotique, du transfert simulation-vers-réel (Sim2Real) et de l'apprentissage robotique.
Composition de l'ensemble de données
- franka : données de préhension pour la pince Franka Panda.
- robotiq2f140 : données de préhension pour la pince industrielle Robotiq-2f-140.
- suction : données de préhension pour la ventouse à contact ponctuel.
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