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    <title>开发者论坛 - OpenLoong - 具身数据集</title>
    <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=forumdisplay&amp;fid=10</link>
    <description>Latest 20 threads of 具身数据集</description>
    <copyright>Copyright(C) 开发者论坛 - OpenLoong</copyright>
    <generator>Discuz! Board by Discuz! Team</generator>
    <lastBuildDate>Mon, 04 May 2026 13:15:01 +0000</lastBuildDate>
    <ttl>60</ttl>
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      <title>开发者论坛 - OpenLoong</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/</link>
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      <title>乐聚 LET 数据集正式捐赠至 OpenLoong 开源社区，遵循国地中心统一数据标准</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=252</link>
      <description><![CDATA[近日，乐聚智能正式将其自主构建的 LET 数据集捐赠至 OpenLoong 开源社区，为社区补充了一套覆盖真实作业场景的重要数据资源。该数据集规模大、结构规范、场景丰富，具备突出的工程化与研究价值，将为国内人形机器人研发提供有力支撑，它的加入不仅体现了行业对统一数据 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>早睡</author>
      <pubDate>Tue, 25 Nov 2025 08:37:10 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>数据集是否有更流畅的下载方式</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=248</link>
      <description><![CDATA[平台提供的数据集质量很高，但是目前下载数据集难度很大，下载一个压缩包用时很长且失败后无法继续下载，平台能否提供一个更方便的下载方式，使用sdk或者上传到其他平台？谢谢]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>用户5070db90efa7</author>
      <pubDate>Tue, 25 Nov 2025 03:51:46 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>希望改进数据集发布形式</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=218</link>
      <description><![CDATA[openloong相较与hugging face和github这类的开源数据发布网站来说还有很大的缺陷，例如数据集内部每一个文件都得手动点击下载，而且网站不稳定，下载成功率低。甚至下载失败之后同一账号还无法继续下载，只能更换其他的手机号再继续。以上这些因素都使得在这里开源的数 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>用户218af98deaf5</author>
      <pubDate>Mon, 08 Sep 2025 03:00:06 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>OpenLoongData-v1.0 应该如何使用？</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=207</link>
      <description><![CDATA[工作需要对青龙构型的机器人进行基于数据集的强化学习训练，我使用\&quot;https://www.openloong.org.cn/cn/dataset/RHeB0n\&quot; \&quot;青龙-倒水\&quot; 并且读取了该数据集的\&quot;metadata.json\&quot;文件，读取出其中关于图像数据为:

    \&quot;data_info\&quot;: {
        \&quot;camera_info\&quot;: {
            \&quot;he ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>用户4ed85a6014ef</author>
      <pubDate>Tue, 19 Aug 2025 00:38:05 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>数据开源 | “白虎”数据集首批开源，迈出百万数据征途第一步</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=199</link>
      <description><![CDATA[“白虎”数据集首批开源

在机器人智能不断迈向自主化、通用化的进程中，如何解决人形机器人的“喂养”难题、走出“数据荒漠”，已成为具身智能领域亟需攻克的关键课题。为此，2025 年初，全国首个异构人形机器人训练场在模力社区正式启用，超百台异构本体在场景中日复 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>Thea</author>
      <pubDate>Fri, 01 Aug 2025 04:07:00 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>开源的具身数据集有哪些？</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=111</link>
      <description><![CDATA[]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>lijiansen</author>
      <pubDate>Thu, 28 Nov 2024 02:02:16 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>异构机器人数据采集落盘格式的统一</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=109</link>
      <description><![CDATA[1. 传感器介绍
  机器人传感器类型和作用简介：


  数采场景下，机器人传感器分为本体传感器+外部传感器。
本体传感器分布：
外部传感器分布：

2. 数据采集范围
具身数据采集，包括采集本体的关节数据+各传感器数据，各模块采集频率不一，落盘时单独录制，再基于时间 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>jujubond</author>
      <pubDate>Wed, 27 Nov 2024 09:26:18 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>目前具身数据集建设方面主要有哪些问题，对应的解决思路是怎样的？</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=75</link>
      <description><![CDATA[国地中心在建设人形机器人数据集过程中，遇到了各种各样的问题，有些已被解决，有些仍未很好地解决。总结分享如下，供大家学习讨论：

问题1：数据采集效率低、成本高。虽然仿真合成数据虽然可以补充真实数据的不足，但因其基于模拟生成，与真实世界数据存在差异，因此 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>lijiansen</author>
      <pubDate>Thu, 17 Oct 2024 08:05:38 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>目前有哪些公司/高校具备人形机器人IK反向运动学方面的技术，或者有哪些IK开源工具？</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=73</link>
      <description><![CDATA[目前有哪些公司/高校具备人形机器人IK反向运动学方面的技术，或者有哪些IK开源工具？]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>用户b73592da4a51</author>
      <pubDate>Wed, 16 Oct 2024 09:52:20 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>如何打造一个高质量的VLA模型训练数据集？谈谈个人理解</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=53</link>
      <description><![CDATA[VLA 模型通常指视觉 - 语言 - 动作（Visual-Language-Action）模型，是一种多模态模型，旨在结合视觉、语言和动作模态的信息，使机器人或智能体能够理解语言指令、感知视觉环境并生成相应的动作来完成任务。训练一个有效的 VLA 模型需要大量的多模态数据，包括图像、文 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>jujubond</author>
      <pubDate>Thu, 19 Sep 2024 02:41:32 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>真实数据、仿真数据、互联网数据等不同类型数据的优缺点？</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=33</link>
      <description><![CDATA[在数据的世界里，每一种数据类型都有其独特的优势和局限，形成了我们所知的数据金字塔。在这个金字塔的基座，是海量的互联网数据，它们的获取成本微乎其微，但相应的，它们的数据价值也相对较低。随着我们向上移动，仿真数据居于中间层，而顶端则是珍贵的真实数据，它们 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>青龙1号</author>
      <pubDate>Mon, 09 Sep 2024 07:25:31 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>如何实现具身数据的规模化、工程化生产？</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=9</link>
      <description><![CDATA[具身数据的规模化、工程化生成需要几个要素：一定规模的数据采集场地、低成本采集设备、数据工作平台（仿真数据暂未完成数据生成到真机部署的验证，暂且不论）
      1、数据采集场地：目前高质量具身数据集依赖物理真机和搭建好的采集场景，规模化的数据采集需 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>lijiansen</author>
      <pubDate>Tue, 03 Sep 2024 01:40:34 +0000</pubDate>
    </item>
    <item>
      <title>目前人形机器人领域有哪些数据采集方法？</title>
      <link>https://forum.openloong.org.cn/forum.php?mod=viewthread&amp;tid=8</link>
      <description><![CDATA[一、物理数据集

1.1遥操作数据

[*]
主从臂遥操作（ Mobile ALOHA）：Mobile ALOHA 是斯坦福大学符博士领导的研究团队开发的一套全开源全身遥操作系统，其在自主设计的带移动底盘的双臂机器人上，通过模仿学习算法与静态 ALOHA 数据共同训练，仅用 50 个示教，双臂机器 ...]]></description>
      <category>具身数据集</category>
      <author>lijiansen</author>
      <pubDate>Tue, 03 Sep 2024 01:37:44 +0000</pubDate>
    </item>
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