外观
数据集fm-devfranka-demos-compressed
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
fm-dev 在 Hugging Face 发布的机器人数据集。
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 Franka Emika 遥操作示教数据集,原始记录为 ROS 2 bags,并提供同步后的 HDF5 转换。数据包含 158 个通过质量控制后保留的 episode,覆盖 button_order、pick3、shuffle 三类任务;被剔除的包括本体感知全 NaN、任务执行不完整以及一个无法恢复的截断归档。RGB 以原始 JPEG 字节存储,深度、状态和时间戳与解码版本保持字节一致。
HDF5 中每个同步 sample 是一个 frame 组,包含 cam_base、cam_hand 的彩色图、720x1280 的 uint16 对齐深度、camera_info,以及 Franka 位姿、关节状态、外力矩/外力、期望末端速度、目标位姿/关节、夹爪和 SpaceNav 按钮等信息。帧同步到 cam_base 彩色流;非参考话题在 ±100 ms 内匹配,否则用最近消息尽力填充并标记 stale。数据还附带机器生成的 episodic annotations、语义事件/阶段标签和 QA 评审,但这些标签不是人工真值,也没有任何 bundle 被认证为 training-ready。
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。
暂未公开或待收录:总时长
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 fm-dev/franka-demos-compressed --repo-type dataset --local-dir ./data/fm-dev-franka-demos-compressed
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("fm-dev/franka-demos-compressed")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")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。
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