中山大学 发布 SafeDoorManip50k 数据集, 应用在 机器人操作、安全状态规划 领域

中山大学 本次发布的数据集 SafeDoorManip50k, SafeDoorManip50k是由中山大学开发的用于机器人门操作任务的大规模模拟数据集。该数据集包含57种不同结构和颜色纹理的门，分为45个已见门和12个未见门，总计47,727条训练数据和9,018条测试数据。数据集通过模拟环境生成，涵盖了门的类型、尺寸、位置、机械属性和光照条件等多种随机化场景。创建过程结合了视觉和触觉反馈，旨在通过多模态数据训练模型，确保在门操作过程中机器人施加的力是安全的。该数据集主要应用于机器人操作任务中的安全状态规划，旨在解决机器人操作过程中因不当力导致物体或机器人损坏的问题。

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