一文全解具身智能领域49个经典数据集 | 附下载链接

主要观点总结

本文介绍了具身人工智能的关键技术，包括具身感知、具身交互、具身智能体、模拟到真实世界迁移等。同时，对具身感知、具身交互、具身智能体、模拟到真实世界迁移等关键技术进行了详细阐述，包括其涉及的主要内容、数据集以及挑战和未来发展方向。此外，文章还列举了多个用于具身AI研究的公开数据集，如SUNCG、Matterport3D、SAPIEN、ScanNet、HM3D、Open X-Embodiment、GAPartNet和ARIO等，这些数据集为具身AI的研究提供了丰富的数据支持。

关键观点总结

关键观点1: 具身感知

具身感知是具身人工智能的关键技术之一，涉及主动视觉感知、三维视觉定位、视觉语言导航和非视觉感知（触觉）。数据集包括R2R、R4R、VLN-CE、TOUCHDOWN、REVERIE、SOON、DDN、ALFRED、OVMM、BEHAVIOR-1K、CVDN、DialFRED等。

关键观点2: 具身交互

具身交互指的是具身智能体在物理或模拟环境中与人类和环境进行交互的能力，包括具身问答和具身抓取。数据集包括EQA v1、MT-EQA、MP3D-EQA、IQUAD V1、VideoNavQA、SQA3D、K-EQA、OpenEQA、HM-EQA、S-EQA等。

关键观点3: 具身智能体

具身智能体是一种自主实体，能够感知其环境并采取行动以实现特定目标。其架构由视觉感知模块、高级任务规划模块和低级动作规划模块组成。

关键观点4: 模拟到真实世界迁移

模拟到真实世界的迁移是指将模拟环境中学习的技能或行为迁移到真实世界场景的过程，涉及Embodied World Model、数据收集和训练方法以及Embodied Control 算法。

关键观点5: 数据集

文章列举了多个用于具身AI研究的公开数据集，如SUNCG、Matterport3D、SAPIEN、ScanNet、HM3D、Open X-Embodiment、GAPartNet和ARIO等，这些数据集为具身AI的研究提供了丰富的数据支持。

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