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berkeley_autolab_ur5_train_0_100_augmented
berkeley_autolab_ur5_train_0_100_augmented
oxe-auge 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 1K<n<10K。
数据集oxe-augeberkeley_autolab_ur5_train_0_100_augmented
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
berkeley_autolab_ur5_train_0_100_augmented
oxe-auge 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。
berkeley_autolab_ur5_train_0_100 是 OXE-Aug 数据集中的一个 train 切分，代码库版本为 v2.1，包含 100 个 episode、9,863 帧、900 个视频，FPS 为 5.0，切分范围为 train: 0:100。数据条目包含自然语言指令、时间戳、episode/frame/task 索引，以及源机器人 RLDS 数据集 state 的拷贝。
模态以 480×640×3 视频为主：包含原始数据集的源机器人图像，以及面向 google_robot、jaco、kinova3、kuka_iiwa、panda、sawyer、widowX、xarm7 的增强图像。每个增强机器人还提供 base_position、base_orientation、ee_error、ee_pose 和 joints 等字段，用于描述为保持轨迹可达而应用的基座平移/朝向、末端位姿差异和关节位置。
资料出处 Hugging Face datasets oxe-auge/berkeley_autolab_ur5_train_0_100_augmented
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
- 0.55h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 100
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- cc-by-4.0
- 传感器模态
- 表格文本时序视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测语言标注
- 存储格式
- 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 oxe-auge/berkeley_autolab_ur5_train_0_100_augmented --repo-type dataset --local-dir ./data/oxe-auge-berkeley-autolab-ur5-train-0-100-augmented
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("oxe-auge/berkeley_autolab_ur5_train_0_100_augmented")
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。