このデータセットは、新しいタスク、環境、オブジェクトのゼロショット一般化を達成するマルチタスク モデルである Robotics Transformer モデル (RT-1) の発表に伴い、2022 年に Google の研究者によって提案され、優れたスケーラビリティを実証しました。および事前トレーニングされたモデルの特徴。

RT-1 RobotAction データセット RT-1 モデルのトレーニングに使用される大規模な現実世界のロボット データ セット。研究者らは、7 自由度アーム、2 本指グリッパー、可動ベースを備えた 13 台の EDR ロボット アームを使用して、17 か月間で合計 111.06 GB の 130,000 個の破片を収集しました。ロボットの実行命令には注釈が付けられます。データセットでカバーされている高レベルのスキルには、物体の拾い上げと配置、引き出しの開け閉め、引き出しへの物体の取り出しと配置、長い物体を立てて置く、物体を押し倒す、ナプキンを引く、瓶を開けるなど、さまざまな用途の使用が含まれます。 700 を超えるタスクのオブジェクト。