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## 5.3 Datasets 数据集
* **Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models**, [website](https://robotics-transformer-x.github.io/): 22种不同机器人平台的超过100万条真实机器人轨迹数据，覆盖了527种不同的技能和160,266项任务，主要集中在抓取和放置。
* **AgiBot World Datasets (智元机器人)**, [website](https://agibot-world.com/): 八十余种日常生活中的多样化技能，超过100万条轨迹数据，采集自**同构型机器人**, 多级质量把控和全程人工在环的策略，从采集员的专业培训，到采集过程中的严格管理，再到数据的筛选、审核和标注，每一个环节都经过了精心设计和严格把控。
* **RoboMIND**, [website](https://www.robomind.net/): 55,000条真实世界的演示轨迹，涵盖了279个不同任务和61个独特物体类别，来自四种不同协作臂，任务被分为基础技能、精准操作、场景理解、柜体操作和协作任务五大类。
* **RoboMIND**, [website](https://x-humanoid-robomind.github.io/): 包含了在479种不同任务中涉及96类独特物体的10.7万条真实世界演示轨迹，来自四种不同协作臂，任务被分为基础技能、精准操作、场景理解、柜体操作和协作任务五大类。
* **All Robots in One,** [website](https://imaei.github.io/project_pages/ario/): ARIO 数据集，包含了 **2D、3D、文本、触觉、声音 5 种模态的感知数据**，涵盖**操作**和**导航**两大类任务，既有**仿真数据**，也有**真实场景数据**，并且包含多种机器人硬件，有很高的丰富度。在数据规模达到三百万的同时，还保证了数据的统一格式，是目前具身智能领域同时达到高质量、多样化和大规模的开源数据集。