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real-routing-d2-r00-r05-eval
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mulligan 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 franka，含 750 条轨迹，时长 5.37 小时。
数据集mulliganreal-routing-d2-r00-r05-eval
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
real-routing-d2-r00-r05-eval
mulligan 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 franka，含 750 条轨迹，时长 5.37 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。
该数据集是 Mulligan 论文中 Route Cable 任务 round 0-5 的真实机器人留出评估发布，按 task-round 组织。评估 session 的 episode 会按初始状态合并，meta/start_table.parquet 以每个 start 为一行、每个 policy 为一组列；本发布包含 session b01，start indices 为 0-49。
数据包含 4 路相机字段：observation.images.wrist_left、observation.images.wrist_right、observation.images.side_1、observation.images.side_2。视频保留原始录制文件且不重新编码；人工复核后的 outcome 和 step count 存在 meta/episode_provenance.parquet，并保留 session 源结果、manifest 与 review records。
评估策略覆盖 HG-DAgger、HG-DAgger+Mulligan 和 HiL-IDQL+Mulligan，并给出各 policy 在 50 个 start 上的成功数以及按 checkpoint 汇总的成功率。文件还包括 meta/round_dataset.json、results.json、results_eval_time.json、HiL-IDQL action chunk critic scores 的 JSONL，以及 outcome/stage label 的追加历史。
资料出处 Hugging Face datasets mulligan/real-routing-d2-r00-r05-eval
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
- 5.37h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 750
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- mit
- 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 mulligan/real-routing-d2-r00-r05-eval --repo-type dataset --local-dir ./data/mulligan-real-routing-d2-r00-r05-eval
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("mulligan/real-routing-d2-r00-r05-eval")
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。