CMU Food Manipulation

该数据集由美国卡内基梅隆大学的研究团队创建，旨在通过机器人与食品的交互式探索，学习食品的材料属性表示。该数据集包含 21 种独特食品的多样化切片和属性，涵盖苹果、香蕉、胡萝卜、面包等多种食品。数据采集自机器人与食品的交互过程，包括视觉、音频、本体感知和力数据，总计超过 2000 个样本。数据集的创建过程结合了机器人操作和多模态传感器，通过机器人切割和抓取食品，记录其在不同交互过程中的表现。该数据集的应用领域主要集中在机器人食品操作，旨在解决食品材料属性建模的挑战，为机器人提供更丰富的食品感知能力，从而优化食品操作技能。