外观
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数据集FacebearXVLA-Soft-Fold
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
XVLA-Soft-Fold
Facebear 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。
这是用于 X-VLA 论文的布料折叠数据集，包含约 1,500 个由 Agilex 机械臂采集的自动布料折叠 episodes。数据集面向 cloth-folding 任务，机器人平台写明为 Agilex Aloha，并在该任务中展示了接近 100% 的完成成功率和折叠准确性表现。
采集时对官方 Agilex Aloha 平台的相机安装方式做了调整：原相机位置较低，难以覆盖完整折叠过程，且许多帧无法包含机器人双臂。仓库提供新相机支架的 .stl、.step、.sldprt 文件，可用于 3D 打印，并提供安装说明。
每个目录中包含 .hdf5 与 .mp4 文件，其中 .mp4 仅用于可视化，不用于训练；.hdf5 文件包含训练所需的必要键和值。使用该数据集进行研究或相关工作时，需要引用 X-VLA 论文。
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)
- 1500
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- mit
- 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 Facebear/XVLA-Soft-Fold --repo-type dataset --local-dir ./data/facebear-xvla-soft-fold
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("Facebear/XVLA-Soft-Fold")
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。
- Hugging Face datasets Facebear/XVLA-Soft-Fold访问 2026-10-21