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chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1
chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1
chocopan 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 1K<n<10K。
数据集chocopanchocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1
chocopan 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 1K<n<10K。
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。
chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1 是一批仿真反向操作任务的原始 HDF5 数据：从容器中或盘子上取出目标物体，并放回桌面。数据由 scripted oracle 生成，覆盖 45 个由 LIBERO / LIBERO-plus 基础任务派生的反向任务，共 7,200 次尝试，其中 5,080 次被接受；失败尝试也保留，便于检查失败模式。
生成过程使用 LIBERO 的 ControlEnv 和 OSC_POSE 控制器，控制频率为 20 Hz。轨迹包含第三人称与腕部相机图像，分辨率 256x256，gzip 压缩，并记录 actions、states、robot_states、奖励、终止标志以及末端、夹爪、关节等观测。该批次扩大了物体初始位置范围，导致 oracle 抓取规划更容易失败。
数据采用 LIBERO create_dataset.py 的原始 HDF5 布局，每个任务一个目录，每个 episode 另有 sidecar JSON，包含 success、collided、accepted 等标志。该仓库不是推荐训练格式；训练管线使用关联的 RLDS 构建。HDF5 内图像为模拟器 OpenGL 底朝上方向，直接读取时需按 OpenVLA 约定旋转 180 度。许可证为 MIT。
资料出处 Hugging Face datasets chocopan/chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1
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)
- 7200
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- mit
- 传感器模态
- 图像
- 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 chocopan/chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1 --repo-type dataset --local-dir ./data/chocopan-chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("chocopan/chocopan-t3-reverse-oracle-hdf5-wide-v1")
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。