外观
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数据集robotics-diffusion-transformerrdt-ft-data
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
rdt-ft-data
robotics-diffusion-transformer 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。
这是论文《RDT-1B: a Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation》中使用的微调数据集，面向双臂操作任务。数据下载并解压后形成 rdt_data 目录，每个子目录对应一个任务，任务目录内包含 HDF5 轨迹文件和语言指令 JSON 文件。
每个 HDF5 文件对应该任务的一条 trajectory/episode，包含双臂关节位置 qpos、三路 RGB 图像观测（外部相机、左腕相机、右腕相机）以及下一时刻期望关节位置 action；关节维度为 14，其中第 7 和第 14 个关节为夹爪角度。指令 JSON 包含人工标注指令，以及由 GPT-4-Turbo 扩展和简化生成的指令列表。episode 文件编号不一定连续，TRAJ_LEN 可随 episode 变化。
资料出处 Hugging Face datasets robotics-diffusion-transformer/rdt-ft-data
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。
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- mit
- 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 · 演示轨迹数 (Episodes)
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 robotics-diffusion-transformer/rdt-ft-data --repo-type dataset --local-dir ./data/robotics-diffusion-transformer-rdt-ft-data
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("robotics-diffusion-transformer/rdt-ft-data")
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。