# lead

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/ln2697-lead
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-04-15 | 技术层级：L6

## 核心摘要

ln2697 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 1M<n<10M。

## 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/ln2697/lead"}] |
| `updated` | 2026-04-15 |
| `hours` | 72 |
| `modalities` | ["视频", "图像", "状态观测"] |
| `annotation_levels` | ["动作轨迹", "状态观测"] |
| `formats` | ["Parquet"] |
| `license` | mit |
| `collection` | teleop |
| `hub_id` | ln2697/lead |
| `hub_stats` | {"downloads": 16164, "likes": 2, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/ln2697/lead"] |

## 技术详解与生态说明

LEAD 是随论文 “Minimizing Learner–Expert Asymmetry in End-to-End Driving” 发布的官方 CARLA 数据集，用于端到端驾驶研究。配套栈围绕 CARLA 仿真器构建，强调数据中心设计，并提供可视化套件、运行时类型校验，以及面向调试和训练流程的支持。

数据采用优化存储格式，约 200GB 可容纳 72 小时驾驶数据。每条 route 存为同步帧序列，各传感器模态均以自车为中心并完成时间对齐；除标称传感器套件外，还提供对应反事实自车状态的扰动传感器栈，用于 recovery supervision。

该项目声明支持 NAVSIM 和 Waymo Vision-based E2E，并通过闭环仿真和合成数据扩展相关 benchmark 以提供额外训练监督。数据可下载单条 route 用于检查或调试，也可通过 Git LFS 克隆完整数据集并解压；许可证为 MIT License。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets ln2697/lead](https://huggingface.co/datasets/ln2697/lead)