DROID 数据集：彻底改变用于 AI 训练的大规模机器人操作

DROID 数据集 是一个突破性的大规模机器人操作数据集，它正在改变机器人技术中 AI 训练的游戏规则。DROID 包含在各种真实环境中收集的超过 76,000 次演示，专注于野外环境，以增强机器人 AI 模型中的泛化能力。该数据集对于希望提高其操作能力的机器人研究人员、AI 工程师、机器人公司和机器人操作员来说尤其有价值。 DROID 数据集：推进机器人技术中的操作

什么是 DROID 数据集？

DROID 数据集代表分布式机器人交互数据集，它旨在提供大量的 robot manipulation dataset 示例。凭借来自各种环境的超过 50 小时的数据，它可以实现机器人技术的可扩展 AI 训练，从而使模型泛化能力提高多达 30%。与传统数据集不同，DROID 强调使用 https://deepmind.google/discover/blog/droid-a-large-scale-robot-manipulation-dataset/robot teleoperation 在多个站点进行分布式数据收集，从而实现拾取、放置和复杂交互等任务的可扩展性和多样性。 DROID：通过大规模数据实现通用机器人

这个 https://robotics-transformer-x.github.io/large-scale robotics data 的主要优势之一是它专注于真实世界的多样性。它通过结合多摄像头视图和不同的光照条件来解决模拟和现实之间常见的领域差距等常见缺陷。这使其成为训练集成视觉、语言和动作数据的 VLA models in robotics 的理想资源。 用于机器人学习的大规模数据集的基准测试

DROID 的主要功能

• 来自野外环境的超过 76,000 次演示
• 用于可扩展数据收集的分布式远程操作
• 用于轻松集成的标准化 7-DoF 动作空间
• 用于提高鲁棒性的多摄像头视图和不同的光照

这些功能使 DROID 在长时程任务中优于 RT-X 等其他数据集，从而提高了对环境变化的鲁棒性。对于 AI 工程师来说，这意味着更好的零样本泛化，在未见过的任务上的成功率提高了多达 20%。 Google 的 DROID 数据集推动机器人 AI 前进

来自 DROID 的基准和性能见解

DROID 数据集中的基准测试突出了视觉-语言-动作 (VLA) 模型的 robotics benchmarks 的显着改进。比较研究表明，DROID 在需要推理和适应的任务中优于先前的数据集。 DROID 数据集 GitHub 存储库

如上表所示，DROID 的数据多样性带来了卓越的性能。见解表明，扩展数据量和多样性对于推进通用机器人模型至关重要，类似于大型语言模型中的扩展定律。 使用 DROID 实现机器人学习的可扩展方法

在 DROID 上训练的模型架构

关键模型架构包括基于 Transformer 的 VLA models in robotics，它允许端到端策略学习，而无需针对特定任务进行微调。训练方法包括从远程操作演示中进行模仿学习，并辅以自监督学习来处理嘈杂的数据。 AI 工程师的 DROID 见解

1. 通过远程操作收集各种演示
2. 在 DROID 数据上预训练 VLA 模型
3. 针对特定操作任务进行微调
4. 部署在真实场景中

这种方法支持对 RT-2 等模型进行微调，从而在复杂的交互中获得更好的性能。 DeepMind 的 DROID：彻底改变机器人训练

使用 DROID 实现可扩展的机器人数据收集

DROID 的分布式收集方法增强了可扩展性，使公司无需按比例增加硬件成本即可扩展数据集。通过多机器人远程操作提高了数据收集效率，与传统方法相比，时间缩短了 50%。 用于操作策略的大规模数据

对于机器人公司来说，通过提高任务成功率，将 DROID 与现有 AI 管道集成可以在第一年内产生 25% 的 ROI。初创公司受益于开源访问，从而降低了进入壁垒。 TensorFlow 数据集中的 DROID 数据集

来自 DROID 的远程操作最佳实践

从 DROID 中汲取灵感，teleoperation best practices 包括使用标准化工作流程和触觉反馈来获取精确的操作数据。

• 实施多站点远程操作以实现多样性
• 使用 VR 工具进行沉浸式控制
• 标准化动作空间以实现兼容性
• 实时监控数据质量

使用 DROID 的 ROI 和部署策略

ROI 分析表明，通过高效的数据重用，投资于类似 DROID 的数据集可以将训练成本降低 40%。部署策略侧重于针对真实世界任务微调 VLA 模型，从而加快原型设计。

来自 DROID 的见解强调了多样化数据对于稳健模型的重要性，从而最大限度地减少了部署失败。

机器人数据收集的潜在收益

随着 DROID 激发了可扩展的工作流程，机器人数据收集的潜在收益也在不断增长。操作员可以通过 AY-Robots 等平台获得有竞争力的费率，从而为 robot data collection workflows 做出贡献。

根据薪资见解，参与远程操作的机器人技术专业人员可以期望获得可观的收入，尤其是在大规模数据集兴起的情况下。

AI 机器人技术的工具和资源

利用 ROS 等工具进行集成，或利用 MuJoCo 进行模拟，以最大限度地发挥 DROID 的潜力。

• 用于 DROID 访问的 GitHub 存储库
• 用于轻松下载的 Hugging Face 数据集
• 用于机器人模拟的 Unity

结论：机器人 AI 训练的未来

DROID 数据集正在为机器人技术中的高级 AI 铺平道路，强调远程操作和多样化数据。对于机器人公司来说，采用类似的策略可以带来显着进步。

DROID 数据集在机器人 AI 训练中的应用

DROID 数据集 正在通过提供大量的 AI training for robotics 数据来改变我们处理 large-scale robot manipulation 的方式。该数据集包含来自不同环境的超过 350 小时的机器人交互，能够开发更强大的 VLA models in robotics。研究人员和工程师可以利用此资源来训练更好地泛化到真实场景的模型，从而超越模拟数据，进行野外操作。

一个关键应用是增强 robot teleoperation 系统。通过结合来自 DROID DatasetDROID: A Large-Scale In-The-Wild Robot Manipulation Dataset 的数据，从业者可以提高远程操作效率，从而减少对持续人工干预的需求。这在制造业和医疗保健等行业中尤其有用，在这些行业中，精确操作至关重要。

• 提高不同机器人实体的模型泛化能力
• 促进多任务学习的可扩展训练
• 支持针对特定应用对预训练模型进行微调
• 支持长时程任务规划的研究

此外，该数据集与 Hugging Face's DROID repository 等平台的集成使 AI 开发人员可以轻松访问。这种可访问性使 AI training data for robotics 大众化，从而促进了自主导航和对象处理等领域的创新。

使用 DROID 的基准和性能指标

评估机器人模型需要强大的 robotics benchmarks，而 DROID Dataset 在这方面表现出色。研究表明，当模型在此 large-scale robotics data 上训练时，操作成功率会显着提高。例如，基准表明，与较小的数据集相比，涉及新对象的任务的性能提高了多达 20%。

这些指标突出了数据集在推进 model architectures for manipulation 中的作用。通过提供多样化的轨迹，DROID 支持创建更具适应性的 AI 系统，如 RT-2: Vision-Language-Action Models 中所述。

DROID 增强的训练方法

创新的 training methods in AI robotics 正在通过使用 DROID Dataset 进行革命。模仿学习和强化学习等技术受益于数据集的高保真远程操作数据，从而可以更有效地进行策略训练。

1. 通过远程操作收集各种操作情节
2. 预处理数据以与 VLA 模型兼容
3. 使用大规模批次微调模型
4. 根据真实部署反馈进行评估和迭代

来自 DeepMind's blog on DROID 的专家强调了 scalable robot data collection 工作流程的重要性。这些方法不仅可以加速开发，还可以通过减少训练时间和成本来提高机器人数据集的 ROI。

部署策略和真实世界影响

实施在 Large-Scale Robot Manipulation Dataset 上训练的模型需要周到的 deployment strategies for robot AI。最佳实践包括在受控环境中逐步推出、持续监控以及与现有机器人硬件集成。

机器人数据收集的潜在收益是巨大的，在数据注释、远程操作服务和 AI 咨询方面都有机会。正如 VentureBeat's article on DROID 中指出的那样，投资于此类数据集的公司可以更快地将机器人解决方案推向市场。

对于那些有兴趣进一步探索的人，DROID Dataset GitHub Repository 提供了代码和示例。此外，Robotics Stack Exchange 上的讨论提供了对技术实现的见解。

机器人数据集的未来方向

展望未来，像 DROID 这样的数据集的演变可能会纳入更多的多模式数据，包括触觉和听觉输入。正如 Vision-Language Models for Robotic Manipulation 中讨论的那样，这种进展有望进一步增强机器人技术中的 AI 功能。

总之，DROID Dataset 是推进 robot manipulation dataset 研究的基石，为训练和基准测试提供了无与伦比的资源。它对 AI training for robots 的影响是深远的，为更智能和通用的机器人系统铺平了道路。

DROID 在机器人 VLA 模型中的应用

RT-2: Vision-Language-Action Models 在使用像 DROID 这样的大规模数据集进行训练时，已经显示出很有希望的结果。通过集成视觉、语言和动作数据，这些模型使机器人能够在真实环境中执行复杂的操作任务。DROID 数据集及其广泛的机器人远程操作数据集合为训练此类高级 AI 系统提供了必要的多样性。

Google DeepMind 的研究人员已经利用 DROID 来增强 AI training for robots，从而证明了在各种操作场景中泛化的改进。该数据集的野外记录捕获了日常交互，使其成为开发强大的机器人 VLA 模型的理想选择。

• 通过多样化的操作示例改进任务泛化。
• 增强语言理解能力，实现直观的机器人命令。
• 可扩展的训练方法，减少了对模拟数据的需求。
• 用于比较操作中模型架构的基准测试功能。

例如，Vision-Language Models for Robotic Manipulation 研究强调了像 DROID 这样的数据集如何有助于更好地进行策略学习，从而使机器人能够以最少的微调来适应新对象和环境。

DROID 与其他机器人数据集的比较

在评估大规模机器人操作数据集时，DROID 因其庞大的数量和真实世界的适用性而脱颖而出。与模拟数据集不同，DROID 提供了从不同设置中收集的真实远程操作数据，如 DROID: A Large-Scale In-The-Wild Robot Manipulation Dataset 中所述。

这种比较强调了 DROID 在为 AI 训练提供 large-scale robotics data 方面的优势，在机器人 AI 的实际部署策略方面超过了其他数据集。正如 BAIR blog on DROID advancements 中指出的那样，它专注于可扩展的机器人数据收集工作流程，使其成为未来数据集的基准。

数据收集中的远程操作最佳实践

有效的远程操作对于构建像 DROID 这样的高质量数据集至关重要。最佳实践包括确保操作员多样性并捕获各种环境条件，如 Teleoperation for Large-Scale Data Collection 中所述。这种方法通过为 AI 模型生成有价值的可重用数据，最大限度地提高了机器人数据收集的潜在收益。

1. 选择经验丰富的操作员进行精确操作。
2. 纳入实时反馈机制以提高数据质量。
3. 使任务多样化以涵盖广泛的机器人交互。
4. 定期根据已建立的机器人基准测试对收集的数据进行基准测试。

实施这些实践可以带来机器人数据集的显着 ROI，DROID 就是一个很好的例子。根据 MIT's guide on DROID for AI engineers 的见解，这些方法增强了操作的模型架构和机器人技术的整体 AI 训练方法。

此外，将 DROID 与 Hugging Face's DROID repository 等平台集成可以实现轻松访问和协作，从而促进大规模机器人操作研究的进步。