外观
G1_WBT_Inspire_Clean_The_Living_Room
unitreerobotics 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,LeRobot 格式,采集构型 unitree_g1_inspire,含 300 条轨迹,时长 2.6 小时。
数据集unitreeroboticsG1_WBT_Inspire_Clean_The_Living_Room
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
unitreerobotics 在 Hugging Face 发布的机器人数据集,LeRobot 格式,采集构型 unitree_g1_inspire,含 300 条轨迹,时长 2.6 小时。
这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。
该数据集采用 codebase v3.0 的结构,所有相机数据均为 AV1 编码,分辨率 480×640×3,帧率 30 fps。视频流包含头部双目相机 head_stereo_left/head_stereo_right,以及左右腕部相机 wrist_left/wrist_right。
状态观测覆盖下肢、左右臂、左右腿、腰部、手部、末端执行器位姿、躯干、D435 相机位姿和底座位姿/姿态等字段;动作字段对应关节、手指命令、目标末端位姿、目标躯干/D435/底座位姿以及 base_command。
手部通道按手型定义:Inspire Hand 与 BrainCo Hand 为每手 6 个通道,范围 0.0–1.0,表示从张开到闭合;Dex1 Hand 使用 5.5–0.0 的开合范围。数据集使用 LeRobot framework 创建。
资料出处 Hugging Face datasets unitreerobotics/G1_WBT_Inspire_Clean_The_Living_Room
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。
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 unitreerobotics/G1_WBT_Inspire_Clean_The_Living_Room --repo-type dataset --local-dir ./data/unitreerobotics-g1-wbt-inspire-clean-the-living-room
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("unitreerobotics/G1_WBT_Inspire_Clean_The_Living_Room")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")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。
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