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。
DreamTac 是来自 Peking University 的接触丰富桌面操作数据集转换版，发布为 FiftyOne 原生多模态 MCAP episodes。数据由 Franka Emika Panda 执行任务时采集，四路相机共享 20 fps 时钟，包括第三人称视角、腕部视角，以及安装在夹爪指尖的两个 Xense Photon 视觉触觉传感器。触觉指尖为带标记网格的凝胶垫，可通过网格形变呈现接触。
数据包含 703 条轨迹、12 个任务、506,078 帧、7.03 小时；每帧都有四路视图，总计 2,024,312 个相机帧。每个 episode 包含相机与触觉视频、末端位姿、末端位置/旋转向量、夹爪开口和任务文本等流。源数据按 Open-X-Tactile 布局存为每任务一个 Zarr v2 group，本转换按 episode 边界切分并编码为 MCAP；机械臂关节角不在源数据中，任务分布不均衡。许可为 CC BY 4.0。
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
- 7.03h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 703
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- cc-by-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
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 Voxel51/DreamTac --repo-type dataset --local-dir ./data/voxel51-dreamtac
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("Voxel51/DreamTac")
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。
- Hugging Face datasets Voxel51/DreamTac访问 2026-10-26