多实验室共建 Oopsie 数据集：首次大规模收集真实机器人失败数据
tw_killian · x · 2026-10-23
Oopsie Data 是一个跨实验室合作项目，目标是建立首个大规模真实机器人操作失败数据集。现有机器人数据集只包含成功案例，但只见过「事情顺利」的策略学不会什么是失败的抓取、如何避免失败。
- 失败场景在各个实验室的 policy rollout 中持续产生，却一直被丢弃；真实失败与次优行为是强化学习、奖励建模、失败预测和世界建模缺失的关键原料，合成噪声注入无法替代。
- 项目呼吁：下次在真实机器人上 rollout 策略时（评估、play 数据采集、在线 RL 等），把成功和失败的 rollout 都提交上来。
- 提供快速上手流程，贡献实验室可获得数据集早期访问权，并有机会在公开发布时共同署名。
- 首批示例展示了同一 diffusion policy 在 Aloha 机器人上抓球任务的一成一败两个回合：夹爪轻微偏移即导致失败，这种细粒度差异正是数据集要捕捉的。
所属事件:多实验室联合发起 OopsieData 真机失败数据集(3 条相关)→
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