# RoboFAC-dataset

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/mint-sjtu-robofac-dataset
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-07-09 | 技术层级：L6

## 核心摘要

MINT-SJTU 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 10K<n<100K。

## 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/MINT-SJTU/RoboFAC-dataset"}] |
| `updated` | 2026-07-09 |
| `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` | MINT-SJTU/RoboFAC-dataset |
| `hub_stats` | {"downloads": 10724, "likes": 7, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/MINT-SJTU/RoboFAC-dataset"] |

## 技术详解与生态说明

RoboFAC 是面向机器人失败分析与纠正的多模态 VQA 数据集，用于基准测试机器人操作中的多模态推理和错误纠正。数据集包含模拟与真实环境演示，支持 VQA、failure reasoning、机器人失败检测与纠正，以及机器人视觉语言模型评估。

数据规模包括超过 10,000 段机器人操作视频、78,623 个问答对、9,440 条错误操作轨迹、1,282 条成功参考轨迹，覆盖 16 个操作任务和 53 个不同场景。任务包括堆叠、拉/推方块、插入 peg 或 cylinder、插充电器、使用工具、微波炉与保险箱等操作。

数据组织上，每个叶子目录包含一个 .h5 文件和一个 .json 文件；.json 中为每条轨迹提供 episode_id 和 unique_id，unique_id 对应视频名，可通过 episode_id 在 .h5 文件中找到相应运动学数据。数据集语言为英语，许可为 MIT License。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets MINT-SJTU/RoboFAC-dataset](https://huggingface.co/datasets/MINT-SJTU/RoboFAC-dataset)