外观
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数据集meituanLIBERO-X
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
LIBERO-X
meituan 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 panda，含 2520 条轨迹，时长 24.7 小时。
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。
LIBERO-X 是一个面向机器人操作任务泛化的数据集，已被 RSS 2026 接收。数据集使用 LeRobot（commit 12f5263）创建，完整数据已发布，并提供主页与论文链接。所有轨迹均由人类通过 Meta Quest 3 进行 VR 遥操作采集。
数据集包含 2,520 条演示、600 个任务和 100 个场景，强调更细粒度的任务级扩展与不同工作空间配置。每个场景平均包含 6 个不同任务，任务设计覆盖基于物体属性的操作，以及对左右、前后、远近等空间关系的理解与推理。许可协议为 CC-BY-4.0。
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
- 24.7h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 2520
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- cc-by-4.0
- 传感器模态
- 图像时序视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- LeRobotparquetoptimized-parquet
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 meituan/LIBERO-X --repo-type dataset --local-dir ./data/meituan-libero-x
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("meituan/LIBERO-X")
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 meituan/LIBERO-X访问 2026-10-21