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。

这是一个用于约束感知视频生成世界模型的数据集，包含真实机器人 episode、逐帧约束图、SAM2 分割掩码与 256-D 特征嵌入、完整 3D 深度包以及同步机器人状态。采集硬件写明为 UR5e、Robotiq 2F-85 夹爪和静态侧视 OAK-D Pro，覆盖 Desktop disassembly 与 Tower of Hanoi 两个操作域。

两个域共享 v3 磁盘布局、JSON/NPZ schema、delta 编码的 frame_states，并在加载时扩展为全连接 PyG 图。节点特征统一为 270 维，由 256 维 SAM2 embedding、3D 位置、10 维固定类型编码和 1 维可见性组成；边特征维度为 3。提供 products-only、with-robot-node、with-robot-state、with-robot-action 等加载变体，其中 with_robot_state 被标为 V3 推荐，加载结果为 torch_geometric.data.Data。

采集流程包括 30 Hz 同步记录侧视 RGB、深度和机器人状态；Hanoi 域在 v3 中可自动标注，Desktop 当前为人工加 SAM2 辅助标注。仓库还包含 Hanoi 自动标注与 RGB 到图推理管线，以及 validation/hanoi_0420_balanced 验证包和基于锚点窗口的 10 秒递归 rollout 评估约定。

资料出处 Hugging Face datasets ChangChrisLiu/GNN_Disassembly_WorldModel

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。

Hub 下载量: 6.6k; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 3; 出处Hugging Face

采集方式: 遥操作
开源协议: cc-by-4.0
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: 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 ChangChrisLiu/GNN_Disassembly_WorldModel --repo-type dataset --local-dir ./data/changchrisliu-gnn-disassembly-worldmodel

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

Universal Robots UR5euniversal-robots/ur5e14 天前

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

Hugging Face datasets ChangChrisLiu/GNN_Disassembly_WorldModel访问 2026-10-26

GNN_Disassembly_WorldModel ​

概述

关键规格与模态

数据下载与加载代码

关联采集机型与策略模型

采集与适用机型 1

来源

GNN_Disassembly_WorldModel