外观
Skip to content
rehearse-nist-round8-insert-v1
rehearse-nist-round8-insert-v1
isaiahbjork 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 100K<n<1M。
数据集isaiahbjorkrehearse-nist-round8-insert-v1
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
rehearse-nist-round8-insert-v1
isaiahbjork 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 100K<n<1M。
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。
这是一个仿真数据集，包含 1050 个 Franka Panda 执行 8 mm 圆柱销任务的 episode：从 kit tray 中抓取圆销，并插入 NIST Assembly Task Board #1。数据由手写 skill graph 记录生成，不是学习策略；面向模仿学习，尤其是 ACT 风格的单技能训练。全部内容仅为仿真，没有在真实硬件上运行。
数据采用 LeRobot v3.0 格式，包含腕部与俯视 RGB 视频、关节与夹爪状态、TCP 位姿、动作、力/力矩估计、skill step 与成功标签。视频为 224x224、15 fps，存为 H.264 MP4；数值列在 parquet 中。训练集 1000 段，held-out eval 50 段；严格成功分别为 978 和 48。失败会保留并标注。
主要局限包括：接触为 Newton / MuJoCo 风格软接触，wrench 来自关节力矩估计而非 F/T 传感器模型；示教器读取带合成噪声的真值位姿且不使用图像；相机不是现实工位标定复刻；eval 位姿区域是在训练范围内插值；另有 10 个 episode 含仿真不稳定导致的 physics blow-up，可用 sim_blowup 过滤。许可为 CC-BY-4.0。
资料出处 Hugging Face datasets isaiahbjork/rehearse-nist-round8-insert-v1
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)
- 1050
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- cc-by-4.0
- 传感器模态
- 三维表格文本时序视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测语言标注三维标注
- 存储格式
- LeRobotparquet
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 isaiahbjork/rehearse-nist-round8-insert-v1 --repo-type dataset --local-dir ./data/isaiahbjork-rehearse-nist-round8-insert-v1
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("isaiahbjork/rehearse-nist-round8-insert-v1")
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。