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数据集LJones-altfranka_pick_place
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
franka_pick_place
LJones-alt 在 Hugging Face 发布的机器人数据集。
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。
NVIDIA Isaac GR00T N1.7 是面向通用人形机器人技能的开放视觉-语言-动作模型，接收语言和图像等多模态输入，用于在多样环境中执行操作任务。它采用视觉语言基础模型与扩散 Transformer 动作头组合的架构，动作头用于去噪连续动作。
该模型使用包含双臂、半人形和大规模人形数据在内的多样机器人数据训练，并在预训练中加入 20K 小时 EgoScale 人类视频数据；N1.7 的 VLM backbone 为 Cosmos-Reason2-2B / Qwen3-VL。文档中提到评测覆盖 RoboCasa、RoboCasa GR1 tabletop tasks、SimplerEnv 和真实 G1 evaluation。
典型流程包括采集机器人演示数据（video、state、action）并转换为 GR00T LeRobot 格式，随后进行推理、微调、评估和部署；可通过 Gr00tPolicy 连接机器人控制器，并可选用 TensorRT 加速。模型以 Apache 2.0 许可发布，推理需要 16GB 以上显存，微调推荐 40GB 以上显存。
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
- 20000h
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- Apache-2.0
- 传感器模态
- 视频图像状态观测
- 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：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 LJones-alt/franka_pick_place --repo-type dataset --local-dir ./data/ljones-alt-franka-pick-place
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("LJones-alt/franka_pick_place")
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。
- Hugging Face datasets LJones-alt/franka_pick_place访问 2026-10-21