Furniture Bench
UT Austin / NVIDIA Research
FurnitureBench 是由 UT Austin 和 NVIDIA Research 联合发布的真实机器人长序列家具装配基准。
该数据集包含 5+ 款 IKEA 风格3D 打印家具模型的装配数据，超过 550 小时的人类遥操作演示。任务涉及抓取、插入、拧螺丝等精细操作，是评估机器人长序列操作能力的标准 benchmark。
当前最先进的模仿学习方法在该 benchmark 上成功率不超过 42%，暴露了现有方法在长序列任务上的显著不足。
机构
UT Austin / NVIDIA Research
规模
550+ 小时人类演示，9 款 IKEA 风格家具
许可证
MIT
机器人类型
机械臂
任务类型
装配
发布年份
2023
数据模态
视觉、本体状态、动作
🤖 人工遥操作采集✅ 部分人工标注🏠 100%真机📊 有数据划分
VLA 框架兼容性
🧠 π0🧠 OpenVLA🧠 Octo🧠 RT-2🧠 RDT-1B
🏆 Benchmark 评测表现
使用该数据集训练的模型在标准 benchmark 上的得分
FurnitureBench (9 tasks, low random)
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数据格式
存储格式RLDS / TFDS
数据规模~500GB
压缩方式gzip
文件布局RLDS 格式，多视角 RGB-D + 本体状态 + 动作序列
索引方式TFDS 内置索引
格式版本TFDS/RLDS
episode
step
observation
action
reward
数据内容
传感器规格
RGB-D 相机（多视角）
关节编码器
数据统计
场景数桌面装配
物体数9 款 IKEA 风格 3D 打印家具
任务数9 种家具装配任务（抓取、插入、拧螺丝）
轨迹/片段数550+ 小时
标注信息
引用信息
@article{heo2023furniturebench,
title={FurnitureBench: Reproducible Real-World Benchmark for Long-Horizon Complex Manipulation},
author={Heo, Minho and Lee, Youngwoon and Lee, Doohyun and Lim, Joseph J},
journal={arXiv preprint arXiv:2306.11929},
year={2023}
}