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G1_WBT_Inspire_Put_Drinks_Into_Fridge_v0
G1_WBT_Inspire_Put_Drinks_Into_Fridge_v0
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 1.74 小时。
数据集unitreeroboticsG1_WBT_Inspire_Put_Drinks_Into_Fridge_v0
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
G1_WBT_Inspire_Put_Drinks_Into_Fridge_v0
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 1.74 小时。
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。
该数据集的结构基于 codebase v3.0，包含多路视觉观测与机器人状态/动作字段。所有相机视频均为 AV1 编码，分辨率 480×640×3，帧率 30 fps；视频流包括头部双目相机 head_stereo_left / head_stereo_right，以及左右腕部相机 wrist_left / wrist_right。
状态字段覆盖下肢、左右臂、左右腿、腰部、手指、末端执行器在 base/torso 坐标系下的位姿、躯干、D435 相机位姿、基座位姿与旋转相关量；动作字段提供对应的关节、手指、末端位姿、躯干、D435、基座目标以及 base_command。手部通道给出了 Inspire Hand、BrainCo Hand、Dex1 Hand 的不同约定；数据集使用 LeRobot framework 创建。
资料出处 Hugging Face datasets unitreerobotics/G1_WBT_Inspire_Put_Drinks_Into_Fridge_v0
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
- 1.74h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 300
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- apache-2.0
- 传感器模态
- 表格时序视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测
- 存储格式
- LeRobotparquet
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 unitreerobotics/G1_WBT_Inspire_Put_Drinks_Into_Fridge_v0 --repo-type dataset --local-dir ./data/unitreerobotics-g1-wbt-inspire-put-drinks-into-fridge-v0
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("unitreerobotics/G1_WBT_Inspire_Put_Drinks_Into_Fridge_v0")
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 1
来源
本页事实对应的公开页面，以原文为准。