外观
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数据集UMIbenchmarkUMI-Benchmark-v1
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
UMI-Benchmark-v1
UMIbenchmark 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，规模 10K<n<100K。
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。
UMI-Benchmark-v1 是一个真实世界机器人操作数据集，包含 20,000 个 manipulation sessions，覆盖 10 个任务：4 个单臂任务共 9,988 个 sessions，6 个双臂任务共 10,012 个 sessions。任务包括 Stack Baskets、Trash Bag、Stamp Ink、Remote Storage，以及 Pour Beans、Pack & Carry、Turntable Pick、Mahjong Sort、Kitchen Rearrange、Pants Folding。
各任务进一步按场景统计 session 数，例如篮筐颜色、垃圾袋颜色、墨水与纸张组合、不同物体组合或场景 A/B 等。数据以 tar shards 存放在 data/ 下，多数任务按 scenario 分片；dual_arm_task1 在此版本中例外，采用 16 个顺序 session shards。
元数据是 tar shards 的轻量索引与校验文件，不是机器人轨迹数据本身。可使用 scene_mapping.csv、chunk_manifest.csv、all_sessions.csv 查看场景、分片与 session 路径信息，并用 sha256.txt、sizes.txt、sizes_bytes.txt 在下载后校验分片传输是否正确。
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)
- 20000
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- cc-by-4.0
- 传感器模态
- 文本
- 标注粒度
- 语言标注
- 存储格式
- text
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 UMIbenchmark/UMI-Benchmark-v1 --repo-type dataset --local-dir ./data/umibenchmark-umi-benchmark-v1
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("UMIbenchmark/UMI-Benchmark-v1")
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 UMIbenchmark/UMI-Benchmark-v1访问 2026-10-21