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。

HABIT 是面向有人共处环境的机器人示教数据集，用于训练具有人类感知行为的操作策略。每个 episode 都包含一名共处人类，覆盖双臂操作中的 60 个任务，并按 Collaborator、Coworker、Supervisor 三类交互角色组织，分别对应共同完成任务、共享空间独立操作、以及由人类通过手势或行为指令监督机器人。

数据由双臂 Franka Research 3 搭配 Robotiq 2F-85 采集，包含 10,563 个 episodes、164.19 小时数据，使用 5 路 RGB 视角：3 个机器人侧视角和 2 个 human-side 视角。动作以关节空间、笛卡尔空间和夹爪状态记录，并包含人类与机器人子任务边界标注、语言指令、状态、动作、时间戳及视频流。

数据采用 LeRobot v2.0 格式，每个 Parquet 文件存储一个完整 episode，每个 MP4 文件存储一个 episode 的单路相机流；提供 sample 与 full 两种配置。作者还用 HABIT 微调 π0.5 和 GR00T N1.6，并与无人共处的 Robot-only 基线比较，报告了任务成功率提升及让行、避碰、手势 grounding 和协同同步等行为。

资料出处 Hugging Face datasets configinc/HABIT

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。

总时长: 164.19h
演示轨迹数 (Episodes): 10563
Hub 下载量: 90.6k; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 8; 出处Hugging Face

采集方式: 遥操作
开源协议: cc-by-4.0
传感器模态: 表格文本时序视频
标注粒度: 动作轨迹状态观测语言标注
存储格式: LeRobotparquet

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 configinc/HABIT --repo-type dataset --local-dir ./data/configinc-habit

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

Hugging Face

来源

本页事实对应的公开页面，以原文为准。

Hugging Face datasets configinc/HABIT访问 2026-10-26

HABIT ​

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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

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HABIT