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bridge_train_5000_10000_augmented
bridge_train_5000_10000_augmented
oxe-auge 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 100K<n<1M。
数据集oxe-augebridge_train_5000_10000_augmented
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
bridge_train_5000_10000_augmented
oxe-auge 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 100K<n<1M。
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。
bridge_train_5000_10000_augmented 是 OXE-AugE 数据集，codebase version 为 v3.0，包含 5,000 个 episode、168,737 帧，FPS 为 5，划分为 train: 0:5000。数据字段覆盖 google_robot、jaco、kinova3、kuka_iiwa、panda、sawyer、ur5e、xarm7 等增强机器人视角，以及源机器人原始图像。
每帧包含 480×640×3 的 video 图像、自然语言任务指令、episode/frame/global 索引、timestamp、task_index，以及源机器人 ee_pose、joints、state。各增强机器人还提供 base_position、base_orientation、ee_error、ee_pose 和 joints 等字段，用于描述相对源机器人的末端差异、底座变换和关节位置。项目页面、代码仓库和 arXiv 论文已给出；使用 OXE-AugE 数据集时要求同时引用该数据集和上游数据集。
资料出处 Hugging Face datasets oxe-auge/bridge_train_5000_10000_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
- 9.37h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 5000
- 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/bridge_train_5000_10000_augmented --repo-type dataset --local-dir ./data/oxe-auge-bridge-train-5000-10000-augmented
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("oxe-auge/bridge_train_5000_10000_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 2
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。