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NIST Assembly Benchmark

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arXiv2025-09-30 收录
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资源简介:
该数据集包含了针对不同工业装配任务的深度强化学习(DRL)策略性能评估的实验试验,重点关注这些策略在不同条件下的鲁棒性和可靠性。数据集涵盖了在各种条件下的试验,包括扰动误差和动态环境,旨在评估DRL策略的泛化能力。该数据集规模为13096次试验,成功率达到了99.8%。涉及的工业装配任务包括电路板插入、HDMI插入和钥匙锁插入等。
提供机构:
NIST
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

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