Dec, 2023

Robo360：一种三维全方位多材料机器人操作数据集

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TL;DRRobo360 是一个数据集，具有密集的视角覆盖，可实现高质量的 3D 神经表示学习，包含多样的物体和各种物理光学属性，促进各种物体操作和物理世界建模任务的研究。通过使用现有的动态 NeRF 验证我们数据集的有效性，并评估其在学习多视角策略方面的潜力。我们希望 Robo360 能在理解 3D 物理世界和机器人控制交叉领域开辟新的研究方向。
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发现论文，激发创造
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    本文介绍了 ROBI（Reflective Objects in BIns）数据集，用于 6D 对象姿态估计和机器人垃圾桶拾取场景中的多视角深度融合。数据集包括 63 个具有高度反射物体的场景，使用两个主动立体相机捕获图像和深度地图进行标注，可评估姿态估计和深度融合算法性能。

    May, 2021

  • ImageManip: 图像基于机器人操作的可支配性导向下一视角选择

    基于图像的机器人操纵系统，利用多个视角捕捉目标物体，推断深度信息以补充其几何信息，采用几何一致性融合视角，实现精确操纵决策。

    Oct, 2023

  • RH20T: 用于一次学习多样技能的机器人数据集

    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

  • 360-Indoor: 学习在 360° 室内全景图像中的真实世界对象

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    Oct, 2019

  • KITTI-360：一种用于城市场景 2D 和 3D 理解的新型数据集和基准

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    Sep, 2021

  • 光度挑战物体的多模态数据集采集

    本文介绍了一个用于增强现有的 3D 感知和 6D 物体姿态数据集的新注解和获取方法，通过机器人前向运动学、外部红外跟踪器和改进的校准和注解过程，提出了一个多模态传感器装置，据此创建了高精度的 3D 数据，有效克服了现有数据集的限制，并为 3D 视觉研究提供了宝贵的资源。

    Aug, 2023

  • Care3D：真实机器人护理环境下的主动三维物体检测数据集

    为了解决劳动力短缺对卫生部门的影响，本研究提供了一个真实环境的数据集，用于开发辅助机器人及进行 3D 物体检测，同时提供一个房间内的真实数据来评估直接在卫生机器人上运行的 SLAM 算法。

    Oct, 2023

  • 360 度广域：深度预测与视角合成数据集

    本文介绍了一个大规模 360 度视频数据集，包含各种环境和上下文，以及相机的姿态和深度图，证明了该数据集在单一图像深度估计和视图合成两个主要任务中的相关性。

    Jun, 2024

  • 用于开发和基准测试主动视觉的数据集

    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

  • 用于视觉运动控制的三维神经场景表示

    本文提出了一种从 2D 视觉观察中学习动态 3D 场景模型的方法，结合神经放射场、时间对比学习和自动编码框架，可以学习到视点不变的 3D 感知场景表示，进而实现包括刚体和流体在内的具有挑战性的操作任务的视觉运动控制和未来预测，并支持摄影机视点外训练分布的目标规定，此外，还对不同系统设计进行了详细的改变研究和学习的表示的定性分析。

    Jul, 2021