外观
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数据集JiaaqiLiudroid-failure-sampled
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
droid-failure-sampled
JiaaqiLiu 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。
这是从 DROID 1.0.1 数据集中采样得到的机器人操作失败案例子集，数据类型标注为 failure，采样策略为 balanced。数据集包含 2064 个样本，视频格式为 MP4，帧率 60fps，分辨率 1280x720，可用于关注操作失败片段的机器人学习、评测或错误分析流程。
任务类别覆盖开抽屉取物、将物体放入柜中并关闭、从 peg 上取下 disk、合书、叠布、打开书、将笔放入杯中、倒咖啡豆、用勺搅拌、擦拭表面、排列物体、聚拢布料/绳子/玩具等。数据源包括 AUTOLab、RPL、ILIAD、REAL、IPRL、TRI 等；每个视频对应一个 JSON 元数据文件。使用时要求引用原始 DROID 论文，许可证与原始 DROID 数据集保持一致。
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
- Apache-2.0
- 传感器模态
- 文本视频
- 标注粒度
- 语言标注
- 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 JiaaqiLiu/droid-failure-sampled --repo-type dataset --local-dir ./data/jiaaqiliu-droid-failure-sampled
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("JiaaqiLiu/droid-failure-sampled")
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。