# TraceSpatial-Trace

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/vcg-eai-tracespatial-trace
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-10-04 | 技术层级：L6

## 核心摘要

VCG-EAI 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/VCG-EAI/TraceSpatial-Trace"}] |
| `updated` | 2026-10-04 |
| `robots` | ["franka-research-3"] |
| `modalities` | ["图像", "文本"] |
| `annotation_levels` | ["语言标注"] |
| `formats` | ["parquet"] |
| `license` | apache-2.0 |
| `collection` | teleop |
| `hub_id` | VCG-EAI/TraceSpatial-Trace |
| `hub_stats` | {"downloads": 3232, "likes": 4, "as_of": "2026-10-27"} |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/VCG-EAI/TraceSpatial-Trace"] |

## 技术详解与生态说明

TraceSpatial-Trace 是 TraceSpatial 的 RGB-and-QA tracing 子集，由 RoboTracer 项目引入，用于学习把语言指令转换为空间路标，以支持物体操作和机器人末端执行器运动。该发布版包含 517,215 张引用 RGB 图像和 3,623,880 个问答对，来自 1,067,822 条原始对话记录，来源包括 AgiBot、CA-1M、DROID、RoboTwin 和 ScanNet，覆盖重建室内场景、真实世界操作数据和仿真机器人交互。

数据任务包括 2D tracing、3D tracing 和 2D-to-3D lifting：分别预测图像平面有序路标、带深度的路标，或为问题中给出的 2D 路标补充深度。图像坐标归一化到 [0, 1000]，深度单位为米；三分量答案表示图像坐标加深度，而不是笛卡尔 XYZ。该版本只提供 RGB 图像和 QA 文本，不包含深度图或预计算空间特征。

数据以 Parquet 行组织，每行包含一张图像和一个 QA 对，字段包括 image、question、answer、type、source、task、id、qa_index、record_index 等；可用 source、record_index、qa_index 标识单行，并按 source、record_index 还原对话。提供 agibot、ca1m、droid、robotwin、scannet 等来源配置；train 是打包切分，不定义保留评测集。许可证为 Apache License 2.0。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets VCG-EAI/TraceSpatial-Trace](https://huggingface.co/datasets/VCG-EAI/TraceSpatial-Trace)