NatSGD是一个多模态人机交互数据集，由马里兰大学帕克分校创建。该数据集包含1143条通过语音和手势发出的自然人类指令，同步记录了机器人的行为演示。数据集内容涵盖日常厨房任务，如食物准备、烹饪和清洁，旨在训练机器人理解复杂任务。创建过程中采用了Wizard of Oz实验设计，确保交互的自然性。NatSGD的应用领域包括多模态感知、视觉识别、模仿学习等，旨在解决人机交互中的任务理解问题。
ACTIVE（Action from Robotic View）是一个专为移动服务机器人感知视角设计的大规模数据集，包含30个复合动作类别、80名参与者和46,868个注释视频实例，涵盖RGB和点云两种模态。参与者在不同环境中执行各种人类动作，距离从3米到50米不等，同时摄像机平台也是移动的，模拟了机器人感知的真实场景。该数据集旨在推动自然人机交互（N-HRI）中的动作和属性识别研究。
This dataset presents comprehensive data derived from an experiment aimed at investigating the influence of robot kinematic variables on human-robot interaction (HRI) during assembly tasks in an indus
