外观
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数据集danielkhaVLA_pick_and_place
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
VLA_pick_and_place
danielkha 在 Hugging Face 发布的机器人数据集。
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。
VLA_pick_and_place 是一个面向视觉-语言-动作操控策略训练与评估的原始 ROS 2 数据集，包含在 Garmi 双臂机器人（两条 Franka 机械臂与 Franka Hand 夹爪）上通过人工遥操作采集的 70 段 pick-and-place 风格示教，覆盖 4 个任务，总时长约 49 分钟、约 61 GB。每段记录为 ROS 2 mcap rosbag，包含同步 RGB 相机流以及双臂关节状态、末端位姿、twist、wrench 等本体感知信息。
数据以每个 episode 文件夹组织，包含 mcap 包和 metadata.yaml；可用 mcap 或 rosbags Python 包读取，而不是预打包的 datasets 格式。腕部深度流只出现在 garmi_demo_001，其余数据没有该深度话题。许可证尚未最终确定，个人或研究检查之外的复用需联系数据集所有者。
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)
- 70
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- unknown
- 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
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 danielkha/VLA_pick_and_place --repo-type dataset --local-dir ./data/danielkha-vla-pick-and-place
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("danielkha/VLA_pick_and_place")
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。
- Hugging Face datasets danielkha/VLA_pick_and_place访问 2026-10-21