外观
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
Wanderland 是面向几何扎根仿真与开放世界具身 AI 研究的大规模城市数据集,覆盖多样化室外城市场景。数据由双鱼眼相机采集,提供原始鱼眼图像以及处理后的 800×800、90° 视场针孔图像,可用于 3D 重建、新视角合成、导航和场景理解等方向。当前公开版本包含 v1、v2,共发布 335 个场景,并通过 wanderland_public_manifest.csv 作为场景索引,列出质量层级、发布元数据和数据路径。
数据模态包括 RGB 图像、深度、3D 点云、COLMAP 稀疏模型、稠密点云、3D Gaussian Splatting 模型,以及面向 Isaac Sim 的 USDZ 场景文件和导航 episode 配置。v2 showcase 场景包含 3DGS、mesh、LiDAR、鱼眼图像、相机元数据和 NVS splits,但目前不包含 episodes.json 或 scene.usdz。相机位姿采用 Y-up、右手系、米制单位的 COLMAP-aligned 世界约定。数据集以 Apache 2.0 License 发布,并提供下载工具与项目链接。
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。
暂未公开或待收录:总时长 · 演示轨迹数 (Episodes)
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 ai4ce/wanderland --repo-type dataset --local-dir ./data/ai4ce-wanderland
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("ai4ce/wanderland")
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。
尚未收录关联机型或引用它的模型。
本页事实对应的公开页面,以原文为准。