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robomemarena_lerobot
robomemarena_lerobot
yinchenghust 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 panda，含 2600 条轨迹，时长 38.89 小时。
数据集yinchenghustrobomemarena_lerobot
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
robomemarena_lerobot
yinchenghust 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 panda，含 2600 条轨迹，时长 38.89 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。
SimpleMemVLA Dataset 是 SimpleMemVLA 项目的一部分，对应论文 SimpleMemVLA: A Simple but Effective Native-Video Memory for Vision-Language-Action Models。该仓库提供用于训练和评估具备长期记忆能力的视觉-语言-动作模型的数据集。
数据以 LeRobot v3 格式发布，覆盖的基准套件包括 RMBench、RoboMME、MIKASA-Robo、RoboMemArena 和 LIBERO。完整训练、评估和基准细节指向项目的 GitHub 仓库；该工作采用 MIT License 发布。
资料出处 Hugging Face datasets yinchenghust/robomemarena_lerobot
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
- 38.89h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 2600
- 采集方式
- 遥操作
- 开源协议
- mit
- 传感器模态
- 视频
- 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 yinchenghust/robomemarena_lerobot --repo-type dataset --local-dir ./data/yinchenghust-robomemarena-lerobot
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("yinchenghust/robomemarena_lerobot")
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。