ソース
J.ライトナーら、「ベンチマークをピッキングACRV：再現性の研究を促進するためにベンチマークをピッキングロボットシェルフ」。。ロボティクスとオートメーションに関する2017年IEEE国際会議（ICRA）、シンガポール、2017年、頁4705から4712。
起因
厳密に言えば、APBは、データセットではなく、デザインコンテストのクロールを設定したデータに依存します。提案されたAPBの本来の意図：
1は、既存の環境は（チャレンジ（APC）をピッキングAmazonなど）ロボット競技コピーすることができない、個々の研究者が自分のアルゴリズムを検証するために競争環境を再構築することはできません。（主な問題）
のタスクを完了するために2、チャンピオンレースほぼ完璧な設定、問題解決するために研究を推進良くなることはありませにつながる
ようにのみ視覚、キャプチャ、検出、ないを含むとして3を、単一のレースよりも、コンテンツ、ロボットシステムの一般的な評価
と同時に、研究者や神の大項目の研究ニーズを満たすことができない4、以下のタスクの難易度、。などなど。。
上記の問題を解決するために、著者は、オブジェクトベースのAPCの競争の中で使用さACRVピッキングベンチマーク（APB）を設計しました。
オブジェクトや棚
キャビネット（棚）はIKEA・カラックスキャビネットに使用しました。
寿命は、重鎖に光反射、黒、透明、下降など42の合計を持つオブジェクト、難易度の異なる程度を有するオブジェクト指向のタスクに、いくつかの一般的な目的で使用されるオブジェクト。
採取realsense持つオブジェクトの各データ・セット、および対応するタグのためのデータを提供します。
、何も慎重に検討そこ少ないとされていないため、データ収集に加えて、著者らはまた、キャビネットなどのタスク、評価方法、各種の各オブジェクトの配置の設計に対応しています。
データセットリンクします。http：//juxi.net/dataset/acrv-picking-benchmark/
