外观
数据集ajaysrirobocasa-x-xp3k-flip-mug-upright
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 RoboCasa-X XP-3K 处理版 RLDS/TFDS 数据集,任务为 Flip Mug Upright,覆盖 IIWA、Kinova3、UR5e 三种具身形态。数据来源为 MimicGen 生成的仿真演示,共 3000 个 episodes,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/名称,以及 BARX 语言-运动标注;终止动作是有意设置的 safe-stop 值。数据用于仿真机器人研究、BARX 复现、表征学习、格式转换和跨具身迁移,不是实机安全数据,也不证明真实世界性能;许可为 CC BY 4.0。
资料出处 Hugging Face datasets ajaysri/robocasa-x-xp3k-flip-mug-upright
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-xp3k-flip-mug-upright --repo-type dataset --local-dir ./data/ajaysri-robocasa-x-xp3k-flip-mug-upright
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("ajaysri/robocasa-x-xp3k-flip-mug-upright")
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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