GraspVLA / SynGrasp-1B
Galbot / 北京大学 / 港大 / 北京智源
GraspVLA / SynGrasp-1B 是 Galbot、北京大学、港大和北京智源于 CoRL 2025 发布的十亿级合成抓取数据集。规模：10 亿帧合成抓取数据，覆盖 10,000+ 物体（240 类别，来自 Objaverse）。生成管线：MuJoCo 物理仿真稳定抓取 + BoDex 反掌抓取生成 + CuRobo 无碰撞轨迹规划 + Isaac Sim 光追真实渲染。关键能力：零样本合成类别 93.3% 真实世界成功率；零样本互联网类别 86.6%；透明物体 86.6%（AnyGrasp 仅 10%）通过 RGB 多视角 + 语义推理绕过深度传感器局限；少样本微调 100 条 demo 即从 30% 提升到 90%。协议：CC BY 4.0。
机构
Galbot / 北京大学 / 港大 / 北京智源
规模
10 亿帧合成抓取数据 + 10,000+ 物体 + 240 物体类别
许可证
CC BY 4.0
机器人类型
机械臂 仿真
任务类型
抓取 操作
发布年份
2025
数据模态
RGB、深度、仿真状态、视觉
🤖 仿真生成（MuJoCo + Isaac Sim 光追）✅ 自动标注💻 仿真📊 有数据划分
VLA 框架兼容性
🧠 OpenVLA
数据格式
存储格式NPY + PNG（仿真渲染）
数据规模TB 级（10 亿帧）
压缩方式无
文件布局NPY 文件按 object category 分目录
索引方式object_category → frame_index 目录 + 文件索引
格式版本NPY + PNG（Isaac Sim 光追渲染）
episode -> step -> observation（multi-view RGB + depth + proprioception）
action（grasp_pose + gripper）
object_category
快速上手
加载数据
import numpy as np
# SynGrasp-1B 合成数据
action = np.load('syngrasp_action.npy')
obs = np.load('syngrasp_obs.npy')
# 10 亿帧；Isaac Sim 光追渲染依赖库
预处理说明
NPY 格式；10 亿帧合成；240 类别
数据内容
传感器规格
多视角 RGB-D（Isaac Sim 光追）
本体状态
数据统计
场景数仿真桌面场景（域随机化）
物体数10,000+ 物体（240 类别，Objaverse）
任务数零样本抓取、少样本微调、长程任务（LIBERO）、透明物体抓取
轨迹/片段数10 亿帧合成数据