遇见数据集

g1_desktop_handover_hammer_neck

收藏
Hugging Face2026-09-02 更新2026-08-30 收录
官方服务:

资源简介:

在Unitree G1人形机器人上使用Inspire灵巧手进行的双手桌面遥操作数据集,采用LeRobot v2.1格式。任务:拿起锤子的颈部并将其递给一个人。包含35个回合,11485帧(约6.4分钟,30fps),每回合时长265-499帧(中位数317)。状态和动作均为26维,包含左右手臂关节和手指关节。手部关节值为真实的Inspire测量值(0-1)。提供4个摄像头视角(胸部、头部及相应手部覆盖图),手部覆盖图叠加了检测到的人类手部骨架。还包含MediaPipe Hands检测的人类手部关键点数据(地标坐标、有效性和置信度)。

A bimanual desktop teleoperation dataset collected on the Unitree G1 humanoid robot using Inspire dexterous hands, in LeRobot v2.1 format. Task: pick up the hammer by its neck and hand it to a person. Contains 35 episodes, 11485 frames (approximately 6.4 minutes at 30fps), with episode lengths ranging from 265 to 499 frames (median 317). State and action are both 26-dimensional, including left and right arm joints and finger joints. Hand joint values are real Inspire measurements (0-1). Provides 4 camera views (chest, head, and corresponding hand overlays), with hand overlays showing detected human hand skeletons. Also includes MediaPipe Hands-detected human hand keypoint data (landmark coordinates, validity, and confidence).

提供机构:
DaoyuanZhu
创建时间:
2026-08-30
原始信息汇总

数据集概述

g1_desktop_handover_hammer_neck 是一个基于 Unitree G1 人形机器人、配备 Inspire 灵巧手的双臂桌面遥操作数据集,采用 LeRobot v2.1 格式。

任务描述

  • 任务:拿起锤子颈部并将其递给操作人员。
  • 规模:35 个 episode,11485 帧(约 6.4 分钟,30 fps)。episode 长度 265–499 帧(中位数 317)。
  • 状态/动作维度:均为 26 维。
  • 相机配置:2 个 640×480 分辨率的摄像头。

状态与动作格式

两个向量均为 26 维,布局相同:

  • 0–6:左臂肩关节(pitch/roll/yaw)、肘关节、腕关节(roll/pitch/yaw)
  • 7–13:右臂肩关节(pitch/roll/yaw)、肘关节、腕关节(roll/pitch/yaw)
  • 14–19:左手手指(小指、无名指、中指、食指、拇指弯曲、拇指旋转)
  • 20–25:右手手指(小指、无名指、中指、食指、拇指弯曲、拇指旋转)

手部数值为 真实 Inspire 测量值(范围 0–1,0 为握紧,1 为张开),非占位符。

视频数据

键名 内容 编码
observation.images.cam_chest 胸部相机原始画面 h264
observation.images.cam_chest_hand_overlay 胸部相机手部叠加画面 h264
observation.images.cam_head 头部相机原始画面 h264
observation.images.cam_head_hand_overlay 头部相机手部叠加画面 h264

*_hand_overlay 为同一视角叠加检测到的人手骨架(黄色连线、橙色关节点)。

帧率说明

时间戳以 30 fps 运行,observation.state 每帧更新,但相机采集速率较慢,录制时重复前一帧填充。实测:

  • cam_head:重复帧占比 6.3%,有效帧率约 28.1 fps
  • cam_chest:重复帧占比 38.0%,有效帧率约 18.6 fps

模型若假设每帧均有新视觉信息,需对图像去重。

人手关键点数据

通过 MediaPipe Hands 对每个相机视图处理,结果以 parquet 列存储。列结构与形状:

列名 形状 内容
observation.human_hand.<cam>.landmarks_uv [84] 2 只手 × 21 点 × (u, v) 像素坐标
observation.human_hand.<cam>.landmarks_2d [126] 2 × 21 × (x, y, z),归一化
observation.human_hand.<cam>.world_landmarks [126] 2 × 21 × (x, y, z),公制单位
observation.human_hand.<cam>.valid [2] 左右手是否存在
observation.human_hand.<cam>.score [2] 手性置信度

数据顺序始终为左手在前,右手在后;缺失的手以零填充且 valid = 0,不会出现 NaN。对于无彩色特征的关键点区域(机器人自身黑白手)会在写入前剔除。

加载方式

python from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset ds = LeRobotDataset("DaoyuanZhu/g1_desktop_handover_hammer_neck")

数据集采用 v2.1 布局(每个 episode 一个 parquet 文件和一个视频片段),可直接在旧版 lerobot 中加载。若使用 v3.0+,需先执行官方升级命令:

python -m lerobot.datasets.v30.convert_dataset_v21_to_v30 --repo-id=DaoyuanZhu/g1_desktop_handover_hammer_neck

许可证

Apache-2.0。

二维码
社区交流群
二维码
科研交流群
商业服务