DobbE
NYU / Meta AI
DobbE 是由 NYU 和 Meta AI 联合发布的去中心化家居机器人学习数据集。
该数据集在 109 个真实家庭中采集了 7 类家居任务的数据（开关门/抽屉、抓取把手、物品拿放、随机游走），使用自制的低成本采集工具（the Stick）。DobbE 使用自适应预训练表示 (HPR)，支持机器人在 20 分钟内学会新任务，达到 81% 的成功率。
该项目开放了数据、模型和硬件设计，推动家居机器人技术的民主化。
机构
NYU / Meta AI
规模
109 个真实家庭，7 类任务，81% 成功率
许可证
CC BY-NC 4.0
机器人类型
移动机器人
任务类型
家居 操作
发布年份
2024
数据模态
视觉、动作
🤖 人工遥操作采集✅ 部分人工标注🏠 100%真机📊 有数据划分
数据格式
存储格式自定义
数据规模~50GB
压缩方式未压缩
文件布局自定义格式，RGB 图像 + 低成本采集工具动作
索引方式无
格式版本自定义
episode
step
RGB
action
数据内容
传感器规格
RGB 相机（低成本采集工具）
数据统计
场景数109 个真实家庭
物体数门、抽屉、把手、日常物品
任务数7 类（开关门/抽屉、抓取把手、物品拿放、随机游走）
轨迹/片段数~5,600
标注信息
引用信息
@article{shafiullah2023dobbe,
title={On Bringing Robots Home},
author={Shafiullah, Nur Muhammad Mahi and Rai, Anant and Etukuru, Haritheja and Liu, Yiqian and Misra, Ishan and Chintala, Soumith and Pinto, Lerrel},
journal={arXiv preprint arXiv:2311.16098},
year={2024}
}