# L2D

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/datasets/yaak-ai-l2d
> 所属分类：datasets | 最近核验日期：2026-05-26 | 技术层级：L6

## 核心摘要

yaak-ai 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 KIA Niro EV 2023，含 100000 条轨迹，时长 735.19 小时。

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `overview_sources` | ["https://huggingface.co/datasets/yaak-ai/L2D"] |
| `layers` | ["L6"] |
| `links` | [{"title": "Hugging Face", "url": "https://huggingface.co/datasets/yaak-ai/L2D"}] |
| `updated` | 2026-05-26 |
| `hours` | 735.19 |
| `episodes` | 100000 |
| `modalities` | ["表格", "文本", "时序", "视频"] |
| `annotation_levels` | ["动作轨迹", "状态观测", "语言标注"] |
| `formats` | ["LeRobot", "parquet"] |
| `license` | apache-2.0 |
| `collection` | teleop |
| `hub_id` | yaak-ai/L2D |
| `hub_stats` | {"downloads": 79341, "likes": 56, "as_of": "2026-10-21"} |

## 技术详解与生态说明

L2D 是 Yaak 与 Hugging Face LeRobot 团队发布的自动驾驶多模态数据集，面向机器人 AI 和汽车领域的端到端空间智能训练。数据来自德国 30 个城市，规模为 90+ TB、5000+ 小时驾驶数据，采用 LeRobot 创建，并支持 LeRobot 训练流水线与模型。 

数据包含 6 路环视高清摄像头、完整车辆状态（速度、航向、GPS、IMU）、连续控制量（油门、刹车、转向）和离散动作（挡位、转向灯）。还提供车道数、道路类型、路面、最高限速，以及降水、天气和光照条件等环境状态。 

L2D 设计用于训练以自然语言指令或未来路点为条件的端到端模型；每个 episode 带有自然语言指令示例，未来路点会贴合 OpenStreetMap 图并渲染为鸟瞰图。数据包含驾驶教练的 expert policy 与学员驾驶者的 student policy，许可为 apache-2.0。

## 原始核验来源 (Sources)

- [Hugging Face datasets yaak-ai/L2D](https://huggingface.co/datasets/yaak-ai/L2D)