# SAGE-3D_VLN_Data

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/spatialverse-sage-3d-vln-data
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-07-27 | 技术层级：L6

## 核心摘要

spatialverse 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/spatialverse/SAGE-3D_VLN_Data"}] |
| `updated` | 2026-07-27 |
| `episodes` | 108038 |
| `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` | spatialverse/SAGE-3D_VLN_Data |
| `hub_stats` | {"downloads": 536, "likes": 69, "as_of": "2026-10-26"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/spatialverse/SAGE-3D_VLN_Data"] |

## 技术详解与生态说明

SAGE-3D VLN Data 是面向视觉-语言导航的数据集，包含约 200 万个轨迹-指令对，覆盖 1,000 个室内场景。数据采用分层指令设计，从高层语义目标到低层控制原语，并支持带因果语境的指令，例如根据“口渴”去冰箱取水。

数据包含高层 VLN、低层 VLN 和 No-goal VLN 三类测试任务。高层任务覆盖 Add_Object、Scenario_Driven、Relative_Relationship、Attribute-based、Area-based 等指令类型，并提供 Instruction-Unseen、Trajectory-Unseen、Scene-Unseen 三种泛化测试划分；低层任务关注基础动作和点到点导航；No-goal 任务用于无显式目标的探索、安全和碰撞相关评估。

训练集包含 929 个场景轨迹文件、108,038 条轨迹和 1,993,312 条指令。每个轨迹文件包含指令类型、起止对象、自然语言指令以及带 3D 位置和旋转的航点；训练轨迹还可进一步处理为动作序列，并使用 Isaac Sim 在航点渲染 RGB 图像。许可为 CC-BY-4.0。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets spatialverse/SAGE-3D_VLN_Data](https://huggingface.co/datasets/spatialverse/SAGE-3D_VLN_Data)