GraspClutter6D는 복잡한 환경에서의 로봇 그립핑 문제를 해결하기 위해 제작된 대규모 실세계 그립핑 데이터셋입니다. 기존 데이터셋의 단순한 장면과 부족한 다양성을 극복하고자, 1,000개의 고밀도 장면(장면당 평균 14.1개의 물체, 62.6%의 폐색), 200개의 물체, 75가지 환경 구성(상자, 선반, 테이블)을 포함하며, 4대의 RGB-D 카메라를 사용하여 다양한 시점에서 촬영되었습니다. 736K개의 6D 물체 자세 및 52K개의 RGB-D 이미지에 대한 9.3B개의 가능한 로봇 그립핑 정보를 포함하는 풍부한 주석이 제공됩니다. 기존 최첨단 분할, 물체 자세 추정 및 그립핑 검출 방법들을 벤치마킹하여 복잡한 환경에서의 과제에 대한 주요 통찰력을 제공하며, GraspClutter6D로 훈련된 그립핑 네트워크가 기존 데이터셋으로 훈련된 네트워크보다 시뮬레이션 및 실제 실험 모두에서 성능이 훨씬 뛰어남을 보여줍니다. 데이터셋, 툴킷 및 주석 도구는 공개적으로 제공됩니다.