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g1-pipette-augmented
g1-pipette-augmented
ytung 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 unitree_g1_inspire_sim_motor_targets，含 544 条轨迹，时长 3.6 小时。
数据集ytungg1-pipette-augmented
数据集档案汇总规模、格式、关联机型与模型
g1-pipette-augmented
ytung 在 Hugging Face 发布的机器人数据集，LeRobot 格式，采集构型 unitree_g1_inspire_sim_motor_targets，含 544 条轨迹，时长 3.6 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。
该数据集包含 544 条已独立验证的仿真演示，任务是从架子上连接绿色移液器吸头并将其抬起；其中训练集 467 条、验证集 77 条。样本是 12 个真实父 episode 的相关仿真后代，包括 309 个仅放置变体和 235 个关节接近变体，并非 544 个独立真实任务上下文。
数据采用标准 LeRobot v3.0 布局，同时提供 v2.1 兼容拆分。观测包含 29 维仿真关节角、三路相机视频与手部状态；动作是 30 Hz 的 29 维绝对关节目标，另保存左右手各 6 个寄存器。预览目录仅用于浏览，训练应使用数据与视频文件。
仓库提供 StarVLA/Qwen-OFT 示例，示例从 Qwen/Qwen3-VL-2B-Instruct 开始，在 sim_train 上使用三相机和 41 维动作头；完整模型训练未作为数据集准备的一部分完成。文档强调不要随机拆分同一真实父 episode 的后代，并需单独评估真实任务迁移。
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
- 3.6h
- 演示轨迹数 (Episodes)
- 544
- 采集方式
- 仿真
- 开源协议
- Apache-2.0
- 传感器模态
- 表格文本视频
- 标注粒度
- 动作轨迹状态观测语言标注
- 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 ytung/g1-pipette-augmented --repo-type dataset --local-dir ./data/ytung-g1-pipette-augmented
# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("ytung/g1-pipette-augmented")
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 ytung/g1-pipette-augmented访问 2026-10-21