sample-gopro-v1

这是一个名为sample-gopro-v1 (LeRobot v2.1)的数据集，主要用于机器人学习和物理AI训练。数据集包含来自头戴式GoPro相机的自我中心视角数据，具有多种模态信息，包括6-DoF头部轨迹、手部姿态（21个关键点×2只手）、深度图等。数据集格式为LeRobot v2.1，包含parquet文件、meta JSON和mp4视频。数据集规模较小，包含2个episodes，27,901帧，总时长约15.5分钟。数据集使用CC-BY-NC-4.0许可，仅限非商业用途。

This is a dataset named sample-gopro-v1 (LeRobot v2.1), primarily used for robot learning and physical AI training. The dataset contains egocentric perspective data from a head-mounted GoPro camera, with multiple modalities including 6-DoF head trajectories, hand poses (21 keypoints × 2 hands), depth maps, etc. The dataset format is LeRobot v2.1, containing parquet files, meta JSON, and mp4 videos. The dataset is relatively small, containing 2 episodes, 27,901 frames, with a total duration of approximately 15.5 minutes. The dataset is licensed under CC-BY-NC-4.0, for non-commercial use only.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：sample-gopro-v1 (LeRobot v2.1)

许可证：CC-BY-NC-4.0（仅限非商业用途）

任务类别：机器人学（robotics）

语言：英语（en）、韩语（ko）

数据集大小：小于1K样本（n<1K）

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数据集描述

该数据集来自ZenO Labs，是一个以自我为中心的头部安装摄像头数据集，专注于Sample领域。数据通过头戴式GoPro或智能手机拍摄，并处理为LeRobot v2.1格式，包含多模态数据，按帧对齐。

数据来源：GoPro头部安装摄像头（第一人称视角）

坐标框架：ROS REP 103（X=向前，Y=向左，Z=向上）

数据格式：LeRobot v2.1，包括parquet文件（每episode）、meta JSON文件和mp4视频

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数据统计

指标	数值
总episode数	2
总帧数	27,901
总时长（约）	15.5 分钟
视频数量	4

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模态（Modalities）

• 头部轨迹（head trajectory）：6自由度（位置x,y,z + 四元数qx,qy,qz,qw）
• 手部姿态（hand pose）：21个关键点 × 2只手（左手和右手）
• 深度图（depth）：每像素深度图视频

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数据模式（Schema）

数据以LeRobot v2.1格式存储，主要特征包括：

• observation.state：float32类型，形状[7]，包含x, y, z, qx, qy, qz, qw
• timestamp：float32类型，形状[1]
• frame_index：int64类型，形状[1]
• episode_index：int64类型，形状[1]
• index：int64类型，形状[1]
• task_index：int64类型，形状[1]
• observation.images.head：视频类型，分辨率720×1280，3通道，30fps，H.264编码
• observation.hand_pose.left：float32类型，形状[21, 3]（21个关键点 × xyz坐标）
• observation.hand_pose.right：float32类型，形状[21, 3]（21个关键点 × xyz坐标）
• observation.images.depth：视频类型，分辨率540×1920，3通道，30fps，H.264编码（深度图）

数据分片：训练集包含全部2个episode（train: 0:2）

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快速使用

python from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset ds = LeRobotDataset("zeno-labs/sample-gopro-v1")

本地下载后：

ds = LeRobotDataset.from_root("./sample-gopro-v1")

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交互式轨迹查看器

每个episode提供交互式3D路径查看器（头部姿态 + 原始视频 + QA指标），点击链接可在浏览器中打开：

Episode	任务	查看链接
000000	以自我为中心的操作	view trajectory
000001	以自我为中心的操作	view trajectory

注意：访问码嵌入在链接中，可能随时轮换。若链接返回错误，请联系ZenO Labs获取新码。

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局限性

• 手部姿态检测率因视频而异（侧向或被遮挡的手部召回率较低）
• 仅包含手部关键点，不包含身体关键点
• 坐标框架为ROS REP 103，若使用不同约定需重新映射
• 数据集可能重新发布，建议固定到特定commit SHA以确保可重复性

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可重复性

数据集可能更新，可通过指定Hugging Face修订版本（commit SHA）固定快照：

python ds = LeRobotDataset("zeno-labs/sample-gopro-v1", revision="<commit-sha>")

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联系信息

• 通用支持：[e-mail]
• 商业许可：[e-mail]
• Telegram：@zenoglasses

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引用

若在学术工作中使用该数据集，请引用：

bibtex @misc{zeno-sample-gopro-v1, title={ZenO Egocentric Dataset — Sample (gopro, v1, LeRobot v2.1)}, author={ZenO Labs}, year={2026}, publisher={Hugging Face Datasets}, howpublished={url{https://huggingface.co/datasets/zeno-labs/sample-gopro-v1}} }