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AgiBotWorld-Beta_G1_task_525_Placing_tableware_in_the_restaurant
AgiBotWorld-Beta_G1_task_525_Placing_tableware_in_the_restaurant
BAAI-DataCube 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 n<1K。
数据集BAAI-DataCubeAgiBotWorld-Beta_G1_task_525_Placing_tableware_in_the_restaurant
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
AgiBotWorld-Beta_G1_task_525_Placing_tableware_in_the_restaurant
BAAI-DataCube 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 n<1K。
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。
该数据集面向机器人在餐厅摆放餐具任务，数据由 AgiBotWorld-Beta 相关来源贡献，并由 DataCube Team 发布。数据对应的机器人名称为 G1，末端执行器为夹爪，任务名称为“在餐厅摆放餐具”。
数据集将 AgiBot 格式统一转换为 LeRobot V3.0，包含 1 个任务、2267 个 episodes，总大小为 155G。许可协议为 Creative Commons Attribution 4.0 International（CC BY 4.0），用途限定为科学研究和学习，不可用于商业用途。
资料出处 Hugging Face datasets BAAI-DataCube/AgiBotWorld-Beta_G1_task_525_Placing_tableware_in_the_restaurant
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)
- 2267
- 采集方式
- 遥操作
- 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 BAAI-DataCube/AgiBotWorld-Beta_G1_task_525_Placing_tableware_in_the_restaurant --repo-type dataset --local-dir ./data/baai-datacube-agibotworld-beta-g1-task-525-placing-tableware-in-the-restaurant
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("BAAI-DataCube/AgiBotWorld-Beta_G1_task_525_Placing_tableware_in_the_restaurant")
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。