外观
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数据集IDEAS-Lab-NorthwesternManiGuard-Bench
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
ManiGuard-Bench
IDEAS-Lab-Northwestern 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。
ManiGuard-Bench 是面向模拟家庭操作的评测数据集，将任务完成度与安全性分开评估。每个场景由保存的仿真场景、自然语言指令、目标规格和时序安全约束组成，覆盖 6 个任务族、200 个基础任务和 1,000 个评测场景；每个基础任务包含 1 个 ID 场景和 4 个 OOD 变体，分别改变目标外观、指令措辞、物体位置和环境。
任务包括从杂物中取物、抽屉放置、盖盖后搬运、从堆叠中取物、合上铰链罐后搬运、擦拭容器并转移食物等，安全约束以 LTL 形式在 rollout 全程监控。数据内容包含 scene_ep1.json、diagnostics.jsonl、五路 640×640 预览视频、参考 JPEG 和视觉元数据；视频仅展示初始化设置，不是策略 rollout 或示范。该基准基于 OmniGibson / BEHAVIOR-1K、NVIDIA Isaac Sim 和固定基座 Franka Emika Panda，场景与物体资产需另行安装；许可为 CC BY-NC 4.0。
资料出处 Hugging Face datasets IDEAS-Lab-Northwestern/ManiGuard-Bench
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。
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- cc-by-nc-4.0
- 传感器模态
- 图像视频
- 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 · 演示轨迹数 (Episodes)
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 IDEAS-Lab-Northwestern/ManiGuard-Bench --repo-type dataset --local-dir ./data/ideas-lab-northwestern-maniguard-bench
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("IDEAS-Lab-Northwestern/ManiGuard-Bench")
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。