概述

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 Hang Keys 是一个面向挂钥匙任务的 LeRobot 数据集，包含 robot Charlie 在 2026-09-29 记录的 100 条带标注示范。数据为 LeRobot v3.0，30 FPS，共 86,270 帧、0.799 小时；特征命名、维度、相机布局和嵌套语言 schema 遵循 BitRobot/HIW-500-LeRobot。

数据模态包括头部 480×1280 并排 RGB 双目图像、左右腕部 480×640 RGB 图像、29 维实测关节位置、WBC 状态、动作以及语言时间线。每个 episode 从 hang keys 标注到匹配的 end 结束，按 30 Hz 网格采样，各特征取不晚于该 tick 的最新 MCAP 样本且不插值；视频使用 AV1，健康视频包不重编码。

数据经过有限数值、维度、连续索引、30 Hz 时间戳和三路相机解码检查，可通过原生 LeRobot v3 reader 读回。容器使用 LeRobot 0.4.4；原生 reader 需要为参考数据集的 additive language 类型启用适配器 enable_hiw_language_reader()。语言时间线会在 episode 每帧重复，并保留未来子任务，使用时可按时间戳过滤。

资料出处 Hugging Face datasets aarontung/g1-hang-keys

关键规格与模态

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。

总时长: 0.799h
演示轨迹数 (Episodes): 100
Hub 下载量: 557; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 0; 出处Hugging Face

采集方式: 遥操作
开源协议: Apache-2.0
传感器模态: 表格文本时序视频
标注粒度: 动作轨迹状态观测语言标注
存储格式: LeRobotparquet

数据下载与加载代码

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-hang-keys --repo-type dataset --local-dir ./data/aarontung-g1-hang-keys

# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("aarontung/g1-hang-keys")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")

关联采集机型与策略模型

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。

采集与适用机型 1

宇树 G1unitree/g114 天前

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

Hugging Face datasets aarontung/g1-hang-keys访问 2026-10-21

g1-hang-keys ​

概述

关键规格与模态

数据下载与加载代码

关联采集机型与策略模型

采集与适用机型 1

来源

g1-hang-keys