外观
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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。
该仓库给出 WorldCode 导出 JSON 的字段规范，字段定义基于导出脚本的实际输出以及一个示例 JSON 文件。顶层包含样本名、原始 worldcode 目录路径、任务描述、整体状态、子任务列表、总帧数、相机标定、逐帧数据，以及在校验发现缺失文件时出现的验证警告字段。
数据以逐帧结构组织：每帧包含帧索引、时间戳、多相机图像的相对路径、左右末端执行器的占位 wrist pose、当前 chest 坐标系下的末端位姿、各相机相对自身第 0 帧的 ego pose、各相机在 frame 0 的 chest 坐标系位姿，以及在 end_effector_type 为 hand 时填充的左右手状态向量。相机标定按相机名组织，包含内参、畸变参数、图像宽高和相机模型；示例相机名包括 lf_chest_fisheye 和 ldr_hand_fisheye。
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
- 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 · 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 tars-robotics/WIYH --repo-type dataset --local-dir ./data/tars-robotics-wiyh
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("tars-robotics/WIYH")
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。
- Hugging Face datasets tars-robotics/WIYH访问 2026-10-26