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数据集OpenMOSS-TeamOmniAction-LIBERO
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
OmniAction-LIBERO
OpenMOSS-Team 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。
OmniAction 是面向机器人上下文指令跟随的大规模多模态数据集，用于支持机器人从语音对话、环境声音和视觉线索中主动推断用户意图，而不是依赖显式命令。它服务于 RoboOmni 所定义的跨模态上下文指令设置，覆盖日常场景中的情感线索、多声源重叠、非语言线索、身份线索、双人对话和三人对话。
数据集包含 141,162 个 episodes，覆盖 112 种技能和 748 个物体，并包含 5,096 种说话人音色、2,482 类非语言声音事件和 640 个环境背景。数据格式为 RLDS，音频按文件名排序。由于数据规模较大，数据集正在分批上传，完整数据将在上传完成后可访问。
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。
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 141162
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- cc-by-nc-4.0
- 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：总时长
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 OpenMOSS-Team/OmniAction-LIBERO --repo-type dataset --local-dir ./data/openmoss-team-omniaction-libero
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("OpenMOSS-Team/OmniAction-LIBERO")
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。
尚未收录关联机型或引用它的模型。
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。