# PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/nvidia-physicalai-robotics-gr00t-x-embodiment-sim
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-03-05 | 技术层级：L6

## 核心摘要

nvidia 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/nvidia/PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim"}] |
| `updated` | 2026-03-05 |
| `episodes` | 102 |
| `modalities` | ["视频", "图像", "状态观测"] |
| `annotation_levels` | ["动作轨迹", "状态观测"] |
| `formats` | ["Parquet"] |
| `license` | cc-by-4.0 |
| `collection` | sim |
| `hub_id` | nvidia/PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim |
| `hub_stats` | {"downloads": 611738, "likes": 293, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/nvidia/PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim"] |

## 技术详解与生态说明

PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim 是一组用于 GR00T N1 后训练的数据集，每个子集由不同机器人 embodiment 和任务的轨迹组成。内容覆盖跨 embodiment 双臂操作（9k trajectories）、人形机器人桌面操作（240k trajectories）及其 downsampled 版本（24k trajectories）、Robot Arm Kitchen Manipulation（72K trajectories）和 Unitree G1 Loco-Manipulation（102 trajectories）。

子集名称体现了具体 embodiment 与任务，例如 bimanual_panda_gripper 的 Threading/Transport，gr1_arms_waist 的物体放入抽屉、微波炉、柜体等桌面任务，single_panda_gripper 的开关门、抽屉、咖啡和厨房取放任务，以及 unitree_g1 的 LMPnPAppleToPlateDC。可按数据集名称下载指定子集，提供 huggingface-cli 和 GitHub LFS 两种方式。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets nvidia/PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim](https://huggingface.co/datasets/nvidia/PhysicalAI-Robotics-GR00T-X-Embodiment-Sim)