外观
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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。
MolmoSpaces 是面向研究和教育用途的资产数据仓库，包含 objects、robots、scenes、grasps 和 benchmarks。数据中提供了 MuJoCo 场景版本，包括 ithor、procthor-10k-{train,val,test}、procthor-objaverse-{train,val}、holodeck-objaverse-{train,val}，并有带 occupancy maps 的 _with_occupancy 版本；同时也提供 Isaac 兼容的 USD objects 和 scenes。
数据建议通过 download.py 脚本获取，该脚本可列出可用数据源，并将一个或全部数据源解压到本地缓存目录。XML 文件基于多个机器人相关来源修改而来；Objaverse 模型经过 mesh decimation、convex collider extraction，以及通过 Blender 脚本烘焙视觉效果，以降低内存和处理需求，因此提供的质量可能不反映原始模型。
许可方面，Objaverse 子集采用 ODC-BY 1.0，其他数据子集采用 CC BY 4.0，脚本采用 Apache 2.0；Objaverse 子集中每个对象的许可可在随附 metadata 中查看。
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。
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- odc-by
- 传感器模态
- 表格文本
- 标注粒度
- 语言标注
- 存储格式
- Parquet
暂未公开或待收录：总时长 · 演示轨迹数 (Episodes)
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 allenai/molmospaces --repo-type dataset --local-dir ./data/allenai-molmospaces
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("allenai/molmospaces")
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
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets allenai/molmospaces访问 2026-10-21