Ride Allocation Dataset

kaggle2026-02-21 更新2026-03-21 收录

智能调度

强化学习

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/dhrubangtalukdar/ride-allocation-dataset 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

RL Dataset for Smart Ride Dispatch

面向智能出行派单的强化学习（Reinforcement Learning）数据集

创建时间：

2026-02-21

NeoRL-2

强化学习

模拟器

NeoRL-2是由南京大学等研究机构构建的近现实世界离线强化学习基准数据集。该数据集包含7个模拟任务，旨在反映现实世界任务中的复杂性，涵盖时间延迟、外部因素、控制策略约束、传统控制方法收集的数据以及数据可用性的限制等特点。数据集通过模拟器收集，以模拟现实世界中的挑战，并用于训练和测试强化学习策略，推动算法在真实应用场景中的发展。

arXiv2025-03-25 更新810

a2_place_1000

机器人技术

强化学习

该数据集是使用LeRobot创建的，专为机器人技术任务设计。数据集采用apache-2.0许可证，包含947个总剧集、122344帧和253个任务。数据以parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集包含丰富的特征，包括机器人状态观察（如末端执行器位置、关节角度、夹持器状态）、动作（位置和四元数）、奖励、成功标志、以及来自多个视角（前、左

Hugging Face2026-02-09 更新200

pick_place_cube_wrist_cam_reward

机器人操作

强化学习

该数据集为HuggingFace LeRobot格式机器人数据集。

Hugging Face2025-05-02 更新100

rlhf_feedback_dataset

强化学习

对话系统

这是一个包含用户输入、系统响应、奖励值和时间戳的对话或交互式学习任务数据集。数据集仅包含训练集部分，有2个示例。

Hugging Face2025-11-12 更新210

FT-LLM-2026-RAMEN/xarm_lift_medium