# ManiTwin-100K

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/manitwin-manitwin-100k
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-04-09 | 技术层级：L6

## 核心摘要

ManiTwin 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 100K<n<1M。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/ManiTwin/ManiTwin-100K"] |
| `layers` | ["L6"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/datasets/ManiTwin/ManiTwin-100K"}] |
| `updated` | 2026-04-09 |
| `modalities` | ["视频", "图像", "状态观测"] |
| `annotation_levels` | ["动作轨迹", "状态观测"] |
| `formats` | ["Parquet"] |
| `license` | cc-by-nc-4.0 |
| `collection` | sim |
| `hub_id` | ManiTwin/ManiTwin-100K |
| `hub_stats` | {"downloads": 21586, "likes": 13, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

ManiTwin-100K 是面向机器人操作研究的大规模 manipulation-ready 数字物体孪生数据集。每个物体包含可用于仿真的 3D 网格、物理属性、功能点标注、抓取配置和语言描述，并通过基于物理的仿真进行验证；当前早期访问版本释放约 1K 个样例物体及部分标注。

数据强调可直接进入物理仿真：网格为 watertight、collision-ready，可部署到 Isaac Sim、SAPIEN、PyBullet。标注包括 active、passive 和 bounding_box 三类，覆盖 VLM 选择的抓取点、Isaac 格式的仿真验证 6-DoF 抓取姿态、放置位置、工具使用功能点、容器放置点和碰撞边界；语言描述分为 seen 训练集与 unseen 零样本评估集。

该数据集支持生成大规模抓取与操作轨迹、多物体场景布局合成、面向操作的 Robotics VQA、功能区域与抓取位置预测，以及仿真预训练策略的 sim-to-real transfer。数据由 ManiTwin 自动化流程构建，使用 3D 生成模型、视觉语言模型标注和物理仿真验证。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets ManiTwin/ManiTwin-100K](https://huggingface.co/datasets/ManiTwin/ManiTwin-100K)