面向水下机器人的机载视觉与 MPC 导航:开源 BlueROV2 多机器人实验与对接平台
论文提出一个开源 BlueROV2 平台,将机载视觉与非线性模型预测控制(NMPC)结合,用于受限环境下的自主导航与对接。
论文提出一个开源 BlueROV2 平台,将机载视觉与非线性模型预测控制(NMPC)结合,用于受限环境下的自主导航与对接。
Hugging Face 上线 leapshared 的 Redox_130epi_new_20260928_145214 数据集,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 代码库,含 131 条 episode、154675 帧、1 个任务,机器人类型为 bi_openarm_follower。
Hugging Face 上线数据集 leapshared/SciEdu_3exp_374epi,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 格式,含 374 条 episode、440776 帧、16 个任务,机器人类型为 bi_openarm_follower。
Hugging Face 上线数据集 Jianguo-Huang11/APM-Bench。该数据集页面未提供更多说明,仅附有 Hugging Face 推进开源与开放科学、推动人工智能民主化的使命表述。
Hugging Face 上线 TheBobTheBlob/so101_pickplace_v1 数据集,由 LeRobot 生成,面向 so101_follower 机器人,含 30 条 episode、12029 帧、1 个任务、60 段视频,30 fps,动作与状态均为 6 维关节位置。
Hugging Face 上线 strands-isaaclab-h1-rough 数据集,记录宇树 19 自由度 H1 人形机器人在 NVIDIA Isaac Lab 程序化崎岖地形上按指令基座速度行走,共 12 条 episode、6000 帧、50 fps。
Hugging Face 上出现由 LeRobot 生成的 UR5e 螺母装配数据集,含 100 条 episode、24602 帧、1 个任务,机器人类型为 ur5e。数据以 20 fps 采集,动作维度 7、状态维度 9,配两路 84×84 视频,采用绝对动作与 OSC_POS 控制,训练集划分 0:100。
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_30_v2 数据集,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so_follower,共 6 条 episode、2395 帧、1 个任务,帧率 20 fps,采用 codebase_version v3.0。
Hugging Face 上线数据集 ujheo/pen6_20260930_173022,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 数据格式,机器人类型为 so_follower。该数据集含 5 个 episode、3191 帧、1 个任务,以 30 fps 记录 6 自由度动作与状态,并配 front、top 两路 480×640 AV1 视频。
Sony 公开 FAR 世界模型配套的 AI2-THOR 潜变量数据集,用于训练和评测带动作条件检索记忆的潜扩散世界模型及其基线。
推荐理由:FAR 世界模型配套数据集公开了 AI2-THOR 潜变量语料与下载脚本,可了解其记忆评测如何构造。
Hugging Face 上的 hotchpotch/s1mb-result 数据集收录 System One Mosaic Benchmark(S1MB)的模型评测结果,整合 Choice、Noul 和 Score 三类专项任务。
Hugging Face 论文页发布 VideoPhysEdit,一种无需训练的物理反事实视频编辑(PCVE)流程,通过刚体物理场景重建显式还原场景物理,将物理编辑作为干预并利用生成轨迹引导反事实视频生成。
Hugging Face 上线 SO-101 SimStudio Lab01 抓放数据集 v4(alexhegit/so101-simstudio-lab01-pnp-agent-yaw-v4),共 140 个 episode、67235 帧,20 fps、3 路 640×480 相机,状态为 15 维位置+速度+末端 XYZ。
Hugging Face 上线数据集 ssmit203/assignment3_7,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so101_follower,代码库版本 v2.1。该数据集含 30 条 episode、2058 帧、1 个任务,30 fps,动作与状态均为 6 维(肩部旋转/抬升、肘部、腕部弯曲/旋转、夹爪),另含 480×640 前置视频。
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_29_v4 数据集,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so_follower,共 8 条 episode、3192 帧、1 个任务,帧率 20 fps,采用 codebase_version v3.0。
Hugging Face 上线数据集 jetsonmom/omx_yellow_bear_box_2cam,由 LeRobot 生成,机器人类型为 omx_follower,含 20 条 episode、7043 帧、40 段视频,30 fps,动作与状态均为 6 自由度。
Hugging Face 上线 so-arm101-stack-green 数据集,由 LeRobot 生成,采用 codebase_version v3.0,机器人类型为 so_follower。数据集含 40 条 episode、32712 帧、1 个任务,30 fps,记录 6 自由度关节位置与前置、腕部两路 480×640 视频,全部划为训练集。
Hugging Face 上线 nakanakagawa/sponge_task_9_29 数据集,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 代码库版本,机器人类型为 so_follower。数据集含 4 条 episode、1596 帧、1 个任务,20 FPS,动作与状态均为 6 维关节位置,配 cam_0、cam_1 两路 480×640 视频。
ArticuRiddle 是一个包含 100 个铰接物体的数据集,用于测试视觉外观与真实关节运动相矛盾时的操作能力。每个物体由 PartManip 训练资产经两类编辑生成:50 个移动或旋转把手使其暗示错误运动,50 个直接交换关节类型(如抽屉面板改为摆动、门改为滑动),外观保持不变。
Hugging Face 上线数据集 Sterzhang/video2skill-bench,页面仅保留“以开源和开放科学推进 AI 民主化”的使命说明,未披露数据规模、任务类型或评测指标等细节。
Hugging Face 上线数据集 jayantrathi/lang_grasp_v1,由 LeRobot 生成,采用 v3.0 数据格式,含 91 条 episode、44598 帧、3 个任务,机器人类型为 so_follower。数据以 30 fps 采集,动作与状态均为 6 维关节位置(含 gripper.pos),并配 480×640 前置视频,训练集划分为 0:91。
Hugging Face 上线数据集 ngustj/pen_pick_place_clean_150ep_v1,用 LeRobot 采集,共 150 个回合、71019 帧,30 fps,机器人类型为 so_follower。该数据集含 1 项任务,动作与状态均为 6 维关节位置,另配 top 和 wrist 两路 480×640 视频,采用 v3.0 代码库格式,训练集覆盖全部 150 个回合。
Hugging Face 上线数据集 wcxhimself/KIVI-Generated-Videos,页面仅标注其属于 Datasets 类别,未披露视频数量、生成模型、分辨率或授权等具体信息。该数据集以开源开放科学为背景发布。
Hugging Face 上线数据集 Aaaay-0610/so101-task-1,由 LeRobot 生成,采用 codebase_version v3.0,含 75 条 episode、35614 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上线数据集 izlley/h101_multi_v1,由 LeRobot 生成,含 100 条 episode、49490 帧、3 个任务,机器人类型为 bi_so_follower。数据以 30 fps 记录 12 维双臂关节与夹爪动作及状态,并含左腕、头部、右腕三路 480×640 AV1 视频。
Hugging Face 上线 LeRobot 数据集 zhniu/lerobot_zihao_dataset_a_20260927_202323,含 40 个 episode、12000 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上发布 Taisanson/welding-seam-following 焊缝跟踪数据集,由 LeRobot 构建,采用 v3.0 数据格式,共 40 条 episode、33560 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上线数据集 Fabyo04/so101_cube_demo_0_20260926_155239,由 LeRobot 生成,机器人类型为 so_follower,共 100 条 episode、44553 帧、1 项任务,采用 v3.0 代码库、30 fps。
Hugging Face 上出现一个用 LeRobot 创建、代号 my_pick_test_color 的机器人抓取数据集,采用 v3.0 代码库版本,共 30 条 episode、6750 帧、1 个任务,机器人类型为 so_follower。
Hugging Face 上线 mim-chess-vlas 数据集,基于 LeRobot v3.0 构建,含 787 段、195184 帧 Panda 机器人仿真演示,覆盖 40 项任务,20 fps,状态为 9 维、动作为 7 维,含 agentview 与两路 eye-in-hand 相机视频。
Hugging Face 上线数据集 mim-chess-vlas/train_800_complex__mask__blackout__sim__all_cameras__live__depth,含 790 条 Franka Panda 仿真演示、共 157,904 帧,任务是把被两条扁平弧形臂夹住的圆球放入盒子。
Hugging Face 上线 leoliu49/pick-cap-tactile 数据集,用 SO-101 的 so_follower 本体采集“抓住瓶盖,抓空就重试”任务。
Hugging Face 上线机器人数据集 leoliu49/pick-cap-notactile,含 39 条 SO-101(so_follower)示范,任务为“抓住瓶盖拿起瓶子,没抓中就重试”。
开发者对机器人行为树执行守卫 QERRA-v2 Classical 开展 20 例对抗基准测试,在 Webots 仿真中用 PAL Robotics TIAGo 验证。
第三方公益机构 Robocurve 发布机器人安全基准 RoboHarm,把 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 MolmoAct2 接入同一套双机械臂,测试刺向类人目标、加热压缩气体、制造有毒烟雾等五类物理风险任务,每任务每模型重复 20 次并由人工打分。
PhAI Labs 联合牛津、斯坦福、普林斯顿、港中文等团队发布技术报告 JEPA-Anything,提出面向不同领域学习预测模型的跨领域框架,各领域保留自己的观测形式与编码器,共享预测核心和统一的 latent world-state interface。
Hugging Face 论文页发布 FAMOS,一个从稀疏无序部分点云预测可动部件分割与关节参数的前馈模型,支持包括单视图在内的可变数量输入。它提出 Multi-state Articulation Transformer,以交替的状态级与全局注意力聚合多观测关节线索,并引入观测关节跨度目标监督各部件在输入观测中的运动范围。
Hugging Face 论文页介绍 Recursive Code World Models(RCWM),一种从单张参考图像以可执行代码递归重建复杂 3D 世界的框架。
研究者提出 SpatialBlock,通过合成积木堆叠任务提升大型视觉语言模型(LVLM)的 3D 空间推理能力。其构建的 SpatialBlock-15k 数据集包含 15,000 个积木堆叠问题,覆盖 3D 到 2D 投影、视角变换和结构组合,并加入受控颜色调制作为视觉线索。实验显示,用该数据集训练的 LVLM 在直接回答和基于推理的预测两种方式下均显著优于基线,并能泛化到真实世界空间任务。
Hugging Face 上线数据集 trinity-graphics/truncgradgs,页面仅附 Hugging Face 推进开源与开放科学的使命宣言,未披露数据规模、模态、许可或使用方式等细节。