all in 具身智能？

最新推荐文章于 2025-10-21 23:12:01 发布
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#程序人生 #职场和发展

自动驾驶行业已进入尾声，现存的自动驾驶公司再倒闭三分之一，之后进入稳定状态。

几乎再没有好的机会，好的发展，特别是传统的自动驾驶方案：PnC，地图定位，中间件等终将没落。

最近一段时间，具身智能行业火的不行。

一如当初的自动驾驶行业，世事轮回。

年后开始，all in 具身智能。

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具身人工智能全面调查论文中49个数据集下载地址的整理
u011559552的博客
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本文针对Aligning Cyber Space with Physical World: A Comprehensive Survey on Embodied AI 中的49个数据集进行完整下载地址整理收集。 2024年8月26日，由刘洋、陈伟星、白永杰、梁晓丹、李冠斌、高文、林亮等作者编写，深入探讨了具身智能AI。 具身人工智能的关键技术： 具身感知、具身交互、具身智能体、模拟到真实世界迁移。 具身感知主要涉及：主动视觉感知、三维视觉定位、视觉语言导航、非视觉感知：触觉 一、具身感知中 （22个） 1
最全具身智能数据集分享系列 | 全球有哪些高质量具身智能数据集（附下载链接）
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【创新无忧】基于多元宇宙优化算法MVO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip
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1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于控制李雅普诺夫-屏障函数（CLBF）与分布式模型预测控制（DMPC）的电力系统优化控制研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该研究聚焦于提升含光热电站电力系统的安全性与稳定性，特别计及N-k安全约束，通过结合CLBF的稳定性保证能力和DMPC的分布式协同优化优势，实现对复杂电力系统的高效、可靠控制。文中还展示了多个相关
基于Spring Boot的流浪宠物救助系统的设计与实现源码.zip
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具身智能数据集图片
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具身智能（Embodied AI）相关数据集的图像资源通常涵盖多个模态，包括视觉、语言、触觉等，旨在支持机器人在复杂环境中的感知、决策和交互能力的训练。以下是一些具有代表性的图像数据集及其特点： - **ARIO (All Robots In One)** 是一种新的数据集标准，旨在优化现有数据集并促进更通用的具身智能代理的开发。该数据集整合了多种任务和环境的数据，支持跨场景的通用训练，从而提升智能体的适应性和泛化能力[^4]。 - **Room-to-Room (R2R)** 数据集是专为视觉语言导航（Vision-and-Language Navigation, VLN）任务设计的，包含大量室内场景的全景图像，并与自然语言指令配对，支持机器人在复杂环境中理解语言并执行导航任务[^4]。 - **Matterport3D** 提供了大规模的室内环境3D扫描数据，广泛用于训练和评估具身智能系统在真实感环境中的表现。该数据集支持多种任务，如目标导航、场景理解、物体识别等[^4]。 - **AI2-THOR** 是一个交互式环境数据集，包含多个可操作的室内场景，支持机器人与环境中的物体进行交互。其图像数据结合了物理交互信息，适用于研究具身智能中的动作规划和任务执行[^4]。 - **Gibson Env** 提供了基于真实3D扫描的高质量环境数据，支持具身智能系统在模拟环境中进行训练，并迁移到真实世界应用中。该数据集强调跨场景的泛化能力，适用于导航、探索和任务执行等任务[^4]。 这些图像资源通常需要结合其他模态数据（如动作、语言、触觉反馈）进行联合训练，以实现更全面的感知与决策能力。由于具身智能系统的复杂性，获取和标注这些图像数据的成本较高，且需要考虑多模态融合的挑战[^3]。 ```python # 示例：加载一个图像数据集（以PyTorch为例） from torch.utils.data import Dataset from PIL import Image import os class EmbodiedAIDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, transform=None): self.root_dir = root_dir self.transform = transform self.image_files = [f for f in os.listdir(root_dir) if f.endswith('.jpg')] def __len__(self): return len(self.image_files) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.root_dir, self.image_files[idx]) image = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.transform: image = self.transform(image) return image ```
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