外观
Skip to content
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。
DualSim 是面向 AgiBotWorld Challenge 2026 双臂仿真赛道的数据包。评测集采用 LeRobot v2.1 格式，robot type 为 g2a，包含 11 个 evaluation episodes、773 帧、5 fps，涉及 list.csv 中的任务 367、392、511、515、525、558、573。
数据模态包括 observation.images.top_head 的 480×640×3 视频，以及 42 维的 observation.state。训练数据目录 train/AgiBotWorld2026/ 镜像公开数据集 agibot-world/AgiBotWorld2026 的 RichInteraction/Home split；如果本地已有该数据，可通过符号链接复用。仓库通过 hf upload 同步，需登录后从数据集根目录运行 ./sync_dualsim.sh 推送本地修改。
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
- 0.1h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 11
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- cc-by-nc-4.0
- 传感器模态
- 表格时序视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- Parquet
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 dual-sim/data --repo-type dataset --local-dir ./data/dual-sim-data
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("dual-sim/data")
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 dual-sim/data访问 2026-10-26