本文旨在探索在机器人技能学习中实现实用的数据重用，通过使用包含多个任务和多个领域的多样化数据集进行训练，研究表明这种方法可以大大提高机器人在未曾见过的领域和任务中的成功率，大大降低了对采集昂贵的新数据集的需求。

Sep, 2021

本文提出 RoboNet，一个用于共享机器人经验的开放数据库，结合视觉先见性和监督逆模型两种学习算法，用于视觉引导的机器人操作的泛化模型学习，其预训练和微调性能超过使用 4 倍至 20 倍更多数据的机器人特定培训方法。

Oct, 2019

通过构建大规模数据集，研究了语言引导的视觉导航中各个组成部分对代理性能的影响，并通过简单模仿学习将现有代理的性能推向了一个显著的新高度，成功率达到了 80％，并将在已见和未见环境中导航的泛化差距降低到不到 1％。

Jul, 2023

研究表明，大多数基于数据驱动的机器人任务都是在实验室环境中收集的大规模数据集上进行训练的，该论文提出了在人们的家庭环境中使用低成本机器人手动搬运收集数据的方法，并开发了一种框架来处理数据中的噪音标签。该模型在采集了 28,000 次抓取数据并针对不同环境条件进行物理性能测试后，相较于实验室收集的数据，展现了明显的 43.7% 的改善，该模型还比其他模型表现 10% 更好。

Jul, 2018

本研究旨在解锁机器人实现多模感知的能力，以通过单次模仿学习技术普及各种真实世界技能，通过收集千万级别的真实世界接触式机器人操作记录构建的开源数据集提高任务和动作规划的性能。

Jul, 2023

该论文介绍了当前机器人技术中数据驱动方法的应用以及面临的困难，提出了收集人 - 机器人大规模教学数据集的必要性和如何收集，同时介绍了 MIME 数据集和利用该数据集进行轨迹预测和多任务学习和其它相关研究的应用案例。

Oct, 2018

该论文使用真实影像，聚焦日常室内环境下机器人视觉任务的模拟，构建新的公共数据集。该数据集可用于机器人视觉任务中的物体检测、主动视觉模拟和基于深度学习的强化学习下的下一步动作预测。在使用数据集的过程中，作者发现现有物体检测研究最大的问题是机器人视角对物体尺度，遮挡和方向的影响。

Feb, 2017

通过开放式训练和高容量结构的机器学习模型，结合具有各种数据多样性的大规模数据集，以实现机器人模型的泛化能力。

Dec, 2022

本文介绍了一份在罗马收集的视觉和感知研究数据集，包括 RGB 数据、3D 点云、IMU 和 GPS 数据，并引入了一个新的基准用于视觉里程计和 SLAM，以推进自主机器人和计算机视觉的研究。

Apr, 2024

本文旨在通过模仿学习的角度研究如何通过扩大数据采集并建立交互灵活的学习系统来促进基于视觉的机器人操作系统向新任务的泛化，当扩展真实机器人的数据采集到 100 个不同的任务时，我们发现此系统可以实现 24 个未见过的操作任务，平均成功率为 44%。

Feb, 2022