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外观

libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi ​

libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi

austinpatel 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式。

数据集austinpatellibero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi

数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型

libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi

austinpatel 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式。

  • 数据与采集
仿真apache-2.0更新于 3 天前

Hugging Face

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。

libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi（Hugging Face 数据集标识：austinpatel/libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi）是面向具身智能策略训练与评测的公开数据集，采用物理仿真合成方式构建，规模涵盖 500 条轨迹 (episodes)。austinpatel 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式。

数据结构上，该语料以 LeRobot 格式组织，记录模态覆盖 视频, 图像, 状态观测，采集本体关联 Franka FR3，开放许可协议为 apache-2.0。适用于视觉-语言-动作模型（VLA）、扩散策略（Diffusion Policy）或模仿学习策略的预训练与下游任务微调；加载时需核对相机视角命名、时间戳同步及动作维度定义。

资料出处 Hugging Face datasets austinpatel/libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi

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)
500
Hub 下载量
760
出处Hugging Face
Hub 点赞
0
出处Hugging Face
采集方式
仿真
开源协议
apache-2.0
传感器模态
视频图像状态观测
标注粒度
动作轨迹状态观测
存储格式
LeRobot

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 austinpatel/libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi --repo-type dataset --local-dir ./data/austinpatel-libero-gen-goal-chain-no-secondstep-train-openpi

# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("austinpatel/libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi")
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

Franka FR3Franka RoboticsFranka FR3franka/research-314 天前

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

  1. Hugging Face datasets austinpatel/libero_gen_goal_chain_no_secondstep_train_openpi访问 2026-10-27