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数据集Arthur12137SoftVTBench
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
SoftVTBench
Arthur12137 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 10K<n<100K。
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。
SoftVTBench 是面向刚体与软体/可变形物体操作的视觉-触觉示范数据集，任务为 LIBERO 风格 pick-and-place。数据由带触觉感知的 Franka arm 在 Isaac Lab 的 Tabero simulation stack 中采集，覆盖 kitchen table → plate 与 floor → basket 两类场景目标，物体包括 rigid pastry 与 FEM soft body。
数据包含 spatial-rigid、object-rigid、object-soft、spatial-soft 四个子集；每个子集为 10 个任务、1000 条成功示范和 4000 个视频，所有 episode 的 success 均为 True，失败记录在 assembly 时过滤并保存在 failure.jsonl。HDF5 中包含 actions、关节/末端、力/力矩、夹爪等观测；软体子集额外包含形变通道，触觉信号 gripper_marker_motion 来自两块 GelSight Mini pad 的 marker 位移。
使用时需注意刚体子集视频为 512×512、软体子集为 1024×1024；demo_id 约定、HDF5 压缩方式和 manifest 相对路径在不同子集间不完全一致，合并时建议按 subset、task_id、demo 索引。许可为 Apache-2.0。
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。
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 4000
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- apache-2.0
- 传感器模态
- 视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- Parquet
暂未公开或待收录：总时长
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 Arthur12137/SoftVTBench --repo-type dataset --local-dir ./data/arthur12137-softvtbench
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("Arthur12137/SoftVTBench")
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。
尚未收录关联机型或引用它的模型。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。
- Hugging Face datasets Arthur12137/SoftVTBench访问 2026-10-26