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Alto Robotica · 1 min lettura

DROID: il dataset più diversificato di manipolazione robotica con 76.000 dimostrazioni

In una frase Stanford, Berkeley e CMU rilasciano DROID, il dataset di manipolazione robotica più diversificato mai raccolto: 76.000 dimostrazioni, 564 scene, 86 task, 52 bracci robotici. Abilita la generalizzazione cross-embodiment ed è il riferimento per i modelli foundation robot.

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Per addestrare un robot capace di fare molte cose in molti ambienti diversi, servono dati raccolti in molte situazioni diverse. Fino al 2024, il problema era che i dataset robotici esistenti erano troppo piccoli, raccolti in pochi laboratori con pochi robot, in ambienti sempre uguali.

DROID risolve questo problema su scala industriale. Stanford, Berkeley e CMU hanno unito le forze per raccogliere 76.000 dimostrazioni robotiche in 564 scene diverse, coprendo 86 task differenti, usando 52 bracci robotici diversi. È il dataset robotico più diversificato mai creato.

La diversità è la caratteristica chiave: i dati vengono da laboratori, cucine, uffici, ambienti improvvisati. Questa varietà permette di addestrare robot che funzionano in situazioni nuove, non solo in quelle già viste durante il training.

DROID è stato rilasciato pubblicamente con tutti gli strumenti per usarlo. Qualsiasi laboratorio nel mondo può ora addestrare policy robotiche partendo da un corpus dati enorme e diversificato, invece di dover raccogliere tutto da zero. È l'equivalente di ImageNet per la robotica.

Aziende

Stanford, UC Berkeley, CMU

Tool

Tag

DROIDrobot datasetmanipulationcross-embodimentfoundation modelopen data

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