Open X-Embodiment数据集下载方式

找到一种开放数据集Open X-Embodiment的下载方法。

1. 打开Open X-Embodiment项目链接:Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models

2. 找到数据集表格链接:Open X-Embodiment Dataset Overview - Google 表格

3. 下图链接中的Open_X_Embodiment_Datasets.ipynb文件显示的运行结果中(末尾处)可以看到数据集在gs文件系统中的位置及大小

4. 在python中安装gsutil库(pip install gsutil)

5. 在命令行窗口执行按如下格式命令下载所需数据集:

gsutil cp -r gs://[BUCKET_NAME]/[OBJECT_NAME] [LOCAL_FILE_NAME]

(如:gsutil cp -r gs://gresearch/robotics/austin_buds_dataset_converted_externally_to_rlds/0.1.0 D:/Dataset/austin_buds_dataset_converted_externally_to_rlds)


(相关内容会继续探究,后续更新;如有错误,欢迎指出;欢迎相关研究人员一起讨论、多多指教)

演示视频:

Open X-Embodiment数据集下载_哔哩哔哩_bilibiliicon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV19H4y1f7he/?vd_source=0fedbdd177c4764d295a0a019d79f71b

### 机械臂数据集下载与开源资源 对于机械臂的数据集需求,可以参考以下几个方面: #### 真实世界机器人数据集 RT-1 是由 Google 发布的真实世界机器人动作数据集,专注于提升机器人的泛化能力。该数据集包含了大量关于抓取、放置和其他复杂操作的任务记录[^1]。通过访问链接可以直接获取到相关文档和技术细节。 #### Open X-Embodiment 数据集 这是目前规模最大的机器人行为数据集合之一,由 DeepMind 联合多个研究机构共同开发完成。其中 Franka Emika 的 Panda 机械臂被广泛应用于各类实验场景中,因此其贡献的数据量也最为突出[^2]。此项目不仅提供了丰富的视觉信息(RGB-D 图像),还包括关节角度变化轨迹以及力矩反馈信号等内容,非常适合用于训练强化学习模型或者测试新算法性能表现。 #### 开源项目汇总 除了上述大型综合性数据库外,在 GitHub 上也有不少针对特定功能模块设计的小型专项资料库可供选择 。例如 ws_moveit 就是一个专门面向工业自动化领域内的运动规划解决方案平台 ,它支持多种品牌型号设备之间的互操作性,并且内置了许多预定义好的 pick/place/pour 动作模板供开发者快速上手实践使用[^3]。 以下是几个可能对你有帮助的具体网址地址: - **RT-1**: [https://go.hyper.ai/cisp8](https://go.hyper.ai/cisp8) - **Open X-Embodiment**: 可前往官方页面查询最新版本发布情况。 - **ws_moveit**: [https://github.com/iamrajee/ws_moveit] 请注意这些资源可能会随着时间推移而更新迭代,请定期关注原作者维护状态以获得最佳体验效果。 ```python import requests def download_dataset(url, destination_folder): response = requests.get(url) if response.status_code == 200: with open(f"{destination_folder}/dataset.zip", 'wb') as file: file.write(response.content) # Example usage download_url = "https://example.com/path/to/dataset" save_location = "./data" download_dataset(download_url, save_location) ``` 以上脚本展示了如何利用 Python 编程语言实现自动化的文件传输过程,适用于大多数基于 HTTP 协议分发的内容形式。
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