具身智能新手名词表English跨本体数据
Cross-Embodiment Data常用由多种不同机器人采集、合在一起训练的数据。
跨本体数据指来自多种机器人本体（机器人的具体硬件形态）的数据集合，这些机器人的外形、自由度、相机位置和动作空间各不相同，比如单臂、双臂、移动底盘和人形。单个实验室的数据量有限，把多家数据合起来训练，是希望模型学到不依赖某一台机器的通用技能，各本体都能受益。代表是 2023 年谷歌 DeepMind 牵头的 Open X-Embodiment：汇集 34 个实验室的 60 个数据集、22 种机器人、100 万条以上轨迹，统一成 RLDS 格式。难点是各家动作和观测不一致，要做归一化、统一动作空间或给每个本体配专属输出头；配比不当还可能出现负迁移。
例子在 Open X-Embodiment 上训练的 RT-1-X，在几个数据量小的实验室任务上，平均成功率比各实验室只用自家数据训练的原方法高约 50%。
- 也叫
- 多本体数据、Multi-Embodiment Data、X-Embodiment Data
- 相关
- 跨本体、Open X-Embodiment 数据集、本体差异、统一动作空间、本体专属头、正迁移 / 负迁移
- 来源
- Open X-Embodiment Collaboration 2023: Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
Open X-Embodiment 项目页