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BridgeData V2：大规模机器人学习数据集
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该论文提出了一种低成本机器人手动搬运收集数据的方法，并开发了处理数据中噪音标签的框架。经过测试，该模型在不同环境条件下展现了明显的改善，比实验室收集的数据提高了43.7%，比其他模型表现更好。
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关键要点
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大多数基于数据驱动的机器人任务在实验室环境中训练。
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提出了一种低成本机器人手动搬运收集数据的方法。
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开发了处理数据中噪音标签的框架。
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模型采集了28,000次抓取数据并进行了物理性能测试。
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模型在不同环境条件下展现了43.7%的改善。
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该模型比其他模型表现更好，提升了10%。
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