外观
数据集ajaysrirobocasa-x-sp900-panda-og-pnp
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
ajaysri 在 Hugging Face 发布的机器人数据集。
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
这是随 BARX: Cross-Embodiment Transfer via Behavior-Aligned Representations 发布的处理后 RLDS/TFDS 数据集,纸面数据集为 SP-900,面向 Panda-OG embodiment 的 PnP Counter to Sink / PnP Sink to Counter 任务。数据来自 MimicGen 生成的仿真演示,共 1800 个 episodes,并包含英文任务指令。
每个 step 提供 7 维策略动作 [dx, dy, dz, droll, dpitch, dyaw, gripper]、RGB 观测、机器人状态、2D 末端执行器点、物体边界框和名称,以及 BARX language-motion annotations。TFDS 中 RGB 图像以 JPEG 编码,视觉上等价于原始 HDF5 帧但不是逐字节一致;终止动作是刻意设置的 safe-stop 值。
该数据集用于仿真机器人研究、BARX 复现、表征学习、格式转换和跨 embodiment 迁移。它不是真实机器人安全数据集,不证明真实世界性能,也不应作为部署物理机器人的唯一依据;许可为 CC BY 4.0。
资料出处 Hugging Face datasets ajaysri/robocasa-x-sp900-panda-og-pnp
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
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 ajaysri/robocasa-x-sp900-panda-og-pnp --repo-type dataset --local-dir ./data/ajaysri-robocasa-x-sp900-panda-og-pnp
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("ajaysri/robocasa-x-sp900-panda-og-pnp")
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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