# rapt-g1-ood

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/hmunn-rapt-g1-ood
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-07-23 | 技术层级：L6

## 核心摘要

hmunn 在 Hugging Face 发布的机器人数据集。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L6"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/datasets/hmunn/rapt-g1-ood"}] |
| `updated` | 2026-07-23 |
| `robots` | ["unitree-g1"] |
| `modalities` | ["视频", "图像", "状态观测"] |
| `annotation_levels` | ["动作轨迹", "状态观测"] |
| `formats` | ["Parquet"] |
| `license` | bsd-3-clause |
| `collection` | sim |
| `hub_id` | hmunn/rapt-g1-ood |
| `hub_stats` | {"downloads": 485, "likes": 0, "as_of": "2026-10-21"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/hmunn/rapt-g1-ood"] |
| `fps` | 50 |

## 技术详解与生态说明

RAPT G1 OOD Benchmark 面向 Unitree G1 人形机器人的分布外检测，包含在 NVIDIA Isaac Lab 中由专家 RL 策略采集的本体感知轨迹，采样频率为 50 Hz。仿真任务包括全向速度跟踪、Dance-102 动作模仿和 Gangnam Style 动作模仿；每个任务目录提供 nominal 训练集、4 倍更小的 train_small、校准集、带标签测试集和 metadata。训练数据约为 1.2M steps，小训练集约 300k steps，测试集中 OOD 扰动从第 50 步开始，另有 nominal 对照。

数据还包含 g1_velocity_real：物理 Unitree G1 上速度策略的本体感知日志，含约 2.3 分钟 nominal 校准运行和 50 条带标签测试运行，其中 11 条 nominal walk、39 条覆盖 8 类诱发故障；没有真实训练集，检测器按协议在仿真 g1_velocity/train.npz 训练并用真实校准运行校准。格式为 float16 的 ragged NumPy archives，序列键包含观测、动作、维度名，测试集还包含 labels、onset 和 fault。发布说明列出若干限制：真实故障 onset 未知，部分异常日志因机器人立即失稳而很短，且若干论文中的真实机器人运行未包含。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets hmunn/rapt-g1-ood](https://huggingface.co/datasets/hmunn/rapt-g1-ood)