外观
数据集aarontungg1-carry-box
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
aarontung 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,LeRobot 格式。
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
G1 Carrying Box 包含 100 段经过标注的 carrying box 演示,由机器人 Charlie 于 2026-09-29 录制并转换为 LeRobot v3.0 格式。数据以 30 FPS 采样,共 82,033 帧、0.760 小时;特征命名、维度、相机布局和嵌套语言 schema 跟随 BitRobot/HIW-500-LeRobot,但来源是单独转换的源录制,不是复制的参考 episode。
数据模态包括头部 480×1280 RGB 双目并排图像、左右腕部 480×640 RGB 图像、29 维实测关节位置,以及包含 pivot、末端执行器位姿和夹爪控制的状态与动作字段。每个 episode 从 carrying box 标注到匹配的 end,所有特征取每个 30 Hz tick 之前最近的 MCAP 样本且不插值,视频使用 AV1,校准文件保存在 calibration/。
数值帧已检查有限值、维度、连续索引和 30 Hz 时间戳,并通过原生 LeRobot v3 reader 读取每个 episode 的首、中、末帧及三路相机解码。容器使用 LeRobot 0.4.4;原生 reader 读取参考数据集的 additive language 类型需要特征/张量适配器,转换器提供 enable_hiw_language_reader()。
数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。
通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。
# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download aarontung/g1-carry-box --repo-type dataset --local-dir ./data/aarontung-g1-carry-box
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("aarontung/g1-carry-box")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")采集或适配该数据集的机器人本体,以及可在其上训练/评估的 VLA 与控制策略模型。
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