Conjuntos de datos de IA corporizada

Antes de elegir datos para entrenamiento o evaluación, comprueba el cuerpo del robot, las definiciones de observaciones y acciones y el alcance de las tareas.

Datos de robots reales

Open X-Embodiment (OXE)

Reúne trayectorias de manipulación de numerosas plataformas en un formato estandarizado. Sirve para estudiar mezcla de datos entre robots y entrenamiento de políticas generalistas.

• Tipo: trayectorias reales; observaciones, acciones y lenguaje varían entre subconjuntos.
• Acceso: proyecto y catálogo oficial, mediante el enlace Data.
• Comprueba: documentación de cada subconjunto, espacio de acciones, frecuencia, tamaño y condiciones de uso.
• Aprende: Open X-Embodiment y escalado de datos.

Simulación y benchmarks

LIBERO

Organiza tareas de manipulación para aprendizaje continuo y transferencia, con entornos, suites y demostraciones para entrenar y comparar políticas.

• Tipo: tareas simuladas y trayectorias de demostración.
• Acceso: código, descargas y tareas oficiales.
• Comprueba: suites, particiones de entrenamiento y prueba, versiones del entorno, políticas y observaciones de evaluación.

Qué revisar en la documentación

Aspecto	Qué confirmar
Robot y tarea	Un brazo, dos u otro cuerpo; agarre, manipulación, locomoción u otra tarea
Observaciones	Vistas de cámara, imágenes, articulaciones, instrucciones y alineación temporal
Acciones	Articulaciones o poses del efector, control absoluto o incremental, unidades y frecuencia
Entrenamiento y evaluación	Particiones, trayectorias repetidas, protocolos y condiciones de éxito
Acceso y uso	Formato, tamaño, descarga, licencia y requisitos de cita

Para leer datos y usar las herramientas, consulta los apuntes LeRobot en chino.

Recopilación y comprobación de fuentes: 2026-09-11.