g1-apple2plate-lerobot-v21

该数据集名为g1-apple2plate-lerobot-v21，包含在Unitree G1人形机器人上进行的远程操作拾放演示任务：拾取苹果（红色或绿色）并将其放置到盘子上。数据集还包括纠正/重定向episodes，其中机械臂开始时朝向错误的苹果移动，然后重定向到正确的苹果——这有助于训练恢复行为和用于闭环意图纠正研究。数据记录用于微调NVIDIA GR00T N1.7模型，并以LeRobot v2.1格式存储（GR00T数据加载器使用的版本）。数据集由186个episodes组成，总计28,994帧，控制频率为30 Hz，大小约783 MB。具体组成包括：绿色苹果拾放任务（61个episodes）、红色苹果拾放任务（60个episodes）、红色到绿色纠正任务（32个episodes）和绿色到红色纠正任务（33个episodes）。每个episode包含观察状态（16维浮点数）、动作（16维浮点数）、来自头部摄像头和右手腕摄像头的RGB视频（30fps），以及时间戳、帧索引等元数据。数据集适用于模仿学习、机器人操作和意图纠正研究，可通过LeRobot库加载和使用。The dataset is named g1-apple2plate-lerobot-v21 and contains teleoperated pick-and-place demonstration tasks performed on a Unitree G1 humanoid robot: picking apples (red or green) and placing them on a plate. It also includes correction/redirection episodes where the robot arm initially moves towards the wrong apple and is then redirected to the correct one—this aids in training recovery behaviors and is used for closed-loop intent correction research. The data was recorded for fine-tuning the NVIDIA GR00T N1.7 model and is stored in LeRobot v2.1 format (the version used by the GR00T data loader). The dataset consists of 186 episodes, totaling 28,994 frames, with a control frequency of 30 Hz and a size of approximately 783 MB. The specific composition includes: green apple pick-and-place tasks (61 episodes), red apple pick-and-place tasks (60 episodes), red-to-green correction tasks (32 episodes), and green-to-red correction tasks (33 episodes). Each episode contains observation states (16-dimensional floating-point numbers), actions (16-dimensional floating-point numbers), RGB videos from the head camera and right wrist camera (30fps), as well as metadata such as timestamps and frame indices. The dataset is suitable for imitation learning, robotic manipulation, and intent correction research, and can be loaded and used via the LeRobot library.

原始信息汇总

数据集概述：g1-apple2plate-lerobot-v21

该数据集包含在 Unitree G1 人形机器人上遥操作进行的“抓取-放置”演示任务：拿起一个苹果（红色或绿色）并将其放在盘子上。数据集还包括校正/重定向片段，即机械臂最初伸向错误的苹果，然后重定向到正确的苹果——这有助于训练机器人的恢复行为和闭环意图校正研究。

该数据集是为微调 NVIDIA GR00T N1.7 而记录的，并采用 LeRobot v2.1 格式存储（这是 GR00T 数据加载器所使用的版本）。

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机器人信息

项目	描述
平台	Unitree G1 人形机器人
具身预设	Unitree_G1_Dex1_UpperBody_2Cam
末端执行器	Dex1 平行夹爪（每只手臂）
状态/动作维度	16（双臂关节 + 夹爪）
摄像头	cam_head（头部摄像头）, cam_right_wrist（右腕摄像头）
控制频率	30 Hz

状态/动作布局 (16维)：

索引范围	组件
0:7	左臂（7个关节）
7:14	右臂（7个关节）
14:15	左夹爪
15:16	右夹爪

observation.state 和 action 均使用此相同的16维布局。

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数据集统计

项目	数值
总片段数	186
总帧数	28,994
帧率 (FPS)	30
LeRobot 代码库版本	v2.1
大小	~783 MB

片段组成与语言指令：

源数据桶	片段数	语言指令
green_apple2plate	61	pick up the green apple and place it on the plate.
red_apple2plate	60	pick up the red apple and place it on the plate.
red2green_correction	32	pick up the green apple and place it on the plate.
green2red_correction	33	pick up the red apple and place it on the plate.

仅有两个不同的任务字符串出现在所有四个数据桶中。这是有意为之：校正片段使用最终目标的常规指令进行标注，而不是特殊的“校正”短语。在部署时，当操作员说“不是那个，是另一个”时，控制器会简单地发送新目标的标准指令——没有专门的校正命令到达策略层。因此，对于模型来说，一个重定向片段看起来像是：指令说“绿色”，而手臂恰好从靠近红苹果的地方开始移动→去拿绿色的苹果。

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校正片段准备方式

在两个 *_correction 数据桶中，手臂开始时伸向错误的苹果，然后重定向。这些片段中最初伸向错误物体的部分已被裁剪，以防止行为克隆模仿该错误。具体来说，裁掉了前面的帧，并验证了每个片段的 data.json，确保：

• 被移除的帧形成一个连续的帧前缀（仅帧 0..N-1，不允许在片段中间出现空缺，以免造成虚假的时间跳跃）。
• 剩余每一帧引用的摄像头图像都存在于磁盘上。

对于存在非连续或片段末尾空缺的片段，则标记为手动审查，而非直接裁剪。纯净的抓取-放置数据桶（green_apple2plate, red_apple2plate）未被裁剪。

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数据特征

• observation.state: float32 [16]
• action: float32 [16]
• observation.images.cam_head: 视频 (RGB, 30fps)
• observation.images.cam_right_wrist: 视频 (RGB, 30fps)
• timestamp, frame_index, episode_index, index, task_index

使用方法

python from lerobot.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset

ds = LeRobotDataset("tysyuvraj/g1-apple2plate-lerobot-v21") print(ds.meta.total_episodes, ds.meta.total_frames) sample = ds[0]

需要使用能读取代码库 v2.1 的 LeRobot 版本（例如 lerobot==0.3.3）。更新的 LeRobot 版本默认使用 v3.0 格式，其磁盘布局不同。

用于 GR00T N1.7 微调： meta/modality.json 文件将 16 维的状态/动作映射到 GR00T 的手臂/夹爪组和两个摄像头，因此该数据集可以直接传递给 GR00T 的微调流水线，并使用具身标签 new_embodiment。

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来源与备注

• 通过 unitree_lerobot 转换器，使用 LeRobot 0.3.3（写入 v2.1 格式）从 Unitree 的原始 JSON 遥操作格式转换而来。
• 同一份录制的 v3.0 格式副本存在于 tysyuvraj/g1-apple2plate-lerobot；此 v2.1 版本库是与 GR00T N1.7 兼容的版本。
• 与之前的 monster-tray-pickplace 数据集使用相同的机器人具身，因此模态配置是共享的。