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hmg-g1-drill-pnp-reward
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jellyho 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 1M<n<10M。
数据集jellyhohmg-g1-drill-pnp-reward
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
hmg-g1-drill-pnp-reward
jellyho 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，规模 1M<n<10M。
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 HumanoidMimicGen G1 Drill PnP 任务的数据集，任务是在 HMG 环境 LMDrillPnP90 中从一张桌子拾取电钻并放到另一张桌子上。数据来自公开的 HumanoidMimicGen G1 benchmark，以 MuJoCo 3.2.6、RoboSuite 1.5.1 和 GR00T 全身控制器进行仿真与渲染。成功轨迹通过恢复原始 MuJoCo 状态重渲染得到，扰动轨迹在分支点后进入闭环物理执行。
数据包含 1095 个 episode，其中 564 个成功、531 个失败，共 1,269,129 帧，频率为 50 Hz。每帧包含 480x640 头部 OAK 第一视角 RGB 视频、机器人状态、动作、低层关节命令、MuJoCo 状态，以及由环境成功谓词逐步生成的任务成功标签；奖励为 success 的浮点值。失败样本来自 arm_noise、drop、early_release、miss_grasp、nav_drift、no_grasp、stall 等扰动，并被下采样到最多与成功样本 1:1。
格式为 LeRobot v2.1，包含 data/ parquet、videos/ mp4 和 meta/。meta/episode_labels.jsonl 记录每个 episode 的成功状态、首次成功步、扰动类型、参数、源 shard/episode 和 seed，并提示按 source 划分以避免泄漏。数据派生自 Apache-2.0 的 linkenv/humanoidmimicgen-g1-benchmark，资产许可需参考 HumanoidMimicGen 相关仓库。
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
- 7.05h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 1095
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- apache-2.0
- 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
- LeRobotparquet
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 jellyho/hmg-g1-drill-pnp-reward --repo-type dataset --local-dir ./data/jellyho-hmg-g1-drill-pnp-reward
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("jellyho/hmg-g1-drill-pnp-reward")
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。