LET全尺寸机器人VLA1.0数据集

# LET-KUAVO-VLA 1.0-Dataset: 全尺寸人形机器人工业场景垂域基模训练数据集 ### Full-Size Humanoid Robot Industrial Manipulation Dataset 简体中文 --- ## 申请制下载 该模型开启“申请制下载”模式，您可以提交申请，待作者审核通过后即可下载和使用模型。 提交申请后，请加入 OpenLET 开发者 QQ 群 **1043359345**，获取审核进度、使用说明和版本更新。 如有问题，请联系 [[e-mail]](mailto:[e-mail])。 --- ## 数据集文件与下载 数据集文件元信息以及数据文件，请浏览“数据集文件”页面获取。 您可以通过如下 Git Clone 命令或 ModelScope SDK 下载数据集。 #### 下载方法 :modelscope-code[]{type="sdk"} :modelscope-code[]{type="git"} --- ## Highlights - **100 个机器人操作任务**，可下载数据规模累计约 **658.56 小时** - **四大数据类型**：上下料、拆垛码垛、质检、分拣，覆盖从物料进入产线到检测、分流和堆叠的核心作业链路 - **多行业场景覆盖**：工业制造、物流仓储及通用操作项目，包含传送带、工装、货架、托盘、料箱和桌面等典型工作空间 - **多末端操作数据**：包含 83 个夹爪任务、17 个灵巧手任务，兼顾刚性工件、柔性包裹和日用商品 - **丰富的任务语义**：包含三级场景、任务描述、操作步骤、末端类型和可下载时长等信息 - **丰富的操作能力组合**：覆盖抓取、放置、传递、旋拧、插接、扫码、称重、检测、分类和堆叠等能力 --- ## 采集平台与数据采集方式 ### 机器人与产品组成 | 机器人平台与产品组成 | | --- | | 本数据集主要基于 **Kuavo 4 Pro** 全尺寸人形机器人采集。机器人由头部、躯干、双臂和双腿组成：头部包含旋转与俯仰两个自由度；单臂包含肩部前摆、肩部侧摆、手臂旋转、肘部、手腕旋转、手腕前摆和手腕侧摆 7 个自由度；单腿包含髋部侧摆、髋部旋转、髋部前摆、膝部、上踝和下踝 6 个自由度。深度相机、激光雷达、麦克风阵列和交互灯位于头部，运动控制板、电源板与可换电池位于躯干，手臂末端支持二指爪或灵巧手选配。 | ### 产品规格 | 参数 | 规格 | | --- | --- | | 身高 / 重量 / 单臂长度 | 约 **1.66 m** / **55 kg** / **626 mm** | | 自由度 | 产品规格页列出全身自由度为 **30**；产品组成说明按头部、双臂和双腿计算为 **28 个（不含末端）**，具体以机器人出货配置为准 | | 运动能力 | 行走速度 **0.6 m/s**；跳跃高度 **20 cm** | | 电池与续航 | 行走续航约 **1 h**；电池容量 **6 Ah**；循环寿命 **≥500 次**；充电时长 **≤1.5 h** | | 安全功能 | 本体急停、低电量声音提醒和安全警示灯 | ### 末端执行器 | 末端类型 | 规格与适用范围 | | --- | --- | | **二指爪（标配）** | 重量约 **600 g**；闭合尺寸 **187 mm × 104 mm**，张开尺寸 **145 mm × 214 mm**；最大夹持力 **180 N**，最大行程 **22.5 cm**；工作电压 **24–60 V**，采用 **CAN** 通讯。支持自适应夹持、夹持力自锁和柔性指尖，适合工业零件、料盘、PCB、钢材、箱体等刚性物料。 | | **灵巧手（选配）** | 产品规格页标注灵巧手为 **6 个自由度**。灵巧手适合日化瓶、快递袋、牙膏盒、衣物等需要多指协同或柔性接触的对象，并可通过 VR 遥操作或手势识别进行控制。更细的灵巧手本体参数以配套产品手册为准。 | ### 相机、传感器与激光雷达 | 设备 | 关键参数与用途 | | --- | --- | | 深度相机 **D435** | 双目红外深度技术；深度图像分辨率 **1280 × 720**；深度视场角 **87° × 58°**；深度帧率最高 **90 fps**；2 m 内深度精度 **<2%**。RGB 传感器为 2 MP，支持 **1920 × 1080@30 fps**，RGB 视场角 **69° × 42°**；理想工作距离约 **0.3–3 m**，支持物体识别、定位和追踪。 | | 末端相机 | 二指爪配置 **500 万像素、135° 广角、自动对焦**摄像头，可用于观察夹持目标和近距离操作空间。 | | **IMU** | 纵倾/横滚精度约 **0.2°**，方位角精度约 **1°**；陀螺仪满量程 **2000°/s**，加速度计满量程 **10 g**，用于姿态与运动状态估计。 | | 激光雷达 **mid-360** | 水平 **360°**、垂直 **59°** 视场角；在 100 klx 条件下，量程约为 **40 m（10% 反射率）/70 m（80% 反射率）**；近处盲区 **0.1 m**，点云输出约 **200,000 点/s**，点云帧率 **10 Hz**，防护等级 **IP67**，工作温度 **−20–55 ℃**。主要用于环境感知、空间建图和机器人导航安全。 | ### 数据采集方式：VR 遥操作 | 项目 | 采集方式 | | --- | --- | | 设备 | **Meta Quest 3** 头显、手柄和 `KUAVO_HAND_TRACK` 应用 | | 网络 | VR 设备与机器人连接到同一 Wi-Fi | | 控制映射 | 操作者的手臂、灵巧手和基础运动动作实时映射到机器人，用于生成可复现的操作轨迹和具身智能训练数据 | | 控制范围 | 默认支持双臂控制，也可切换为左臂、右臂或双臂控制 | | 躯干与手势 | 可开启躯干映射，将上下蹲和弯腰等动作纳入采集；灵巧手可开启手势识别，由模型预测手势并驱动手指动作 | | 参考文档 | [KUAVO 4Pro 产品介绍](https://kuavo.lejurobot.com/beta_manual/basic_usage/kuavo-ros-control/docs/1%E4%BA%A7%E5%93%81%E4%BB%8B%E7%BB%8D/KUAVO_4pro%E4%BA%A7%E5%93%81%E4%BB%8B%E7%BB%8D/) · [VR 使用开发案例](https://kuavo.lejurobot.com/beta_manual/basic_usage/kuavo-ros-control/docs/4%E5%8A%9F%E8%83%BD%E6%A1%88%E4%BE%8B/%E9%80%9A%E7%94%A8%E6%A1%88%E4%BE%8B/VR%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%A1%88%E4%BE%8B/) | --- ## 数据概览 ### 总体规模 | 维度 | 数量 | | --- | ---: | | 任务总数 | 100 | | 可下载数据量 | 658.56 h | | 数据大类 | 4 | | 已标注一级场景 | 3 | | 已标注末端类型 | 2 | > 数据量以可下载数据时长为统计口径。 ### 四大类型分布 | 数据类型 | 任务数 | 任务占比 | 可下载量 | 规模占比 | 典型能力 | | --- | ---: | ---: | ---: | ---: | --- | | 上下料 | 56 | 56.0% | 392.49 h | 59.6% | 传送带上下料、料架/槽位取放、跨手传递、装箱装盒、插接装配、旋拧封装 | | 拆垛码垛 | 7 | 7.0% | 39.32 h | 6.0% | 拆垛取件、层间垫纸、规则堆叠、多层码放、位置与姿态对齐 | | 质检 | 15 | 15.0% | 83.78 h | 12.7% | 视觉检查、指示灯判断、扫码检测、称重检测、功能测试、合格/不合格处置 | | 分拣 | 22 | 22.0% | 142.97 h | 21.7% | 类别分拣、尺寸分拣、重量分拣、扫码分流、多格口分播、双手协同传递 | ### 末端类型分布 | 末端类型 | 任务数 | 可下载量 | 代表对象 | | --- | ---: | ---: | --- | | 夹爪 | 83 | 516.20 h | 工业零件、料盘、PCB、钢材、箱体等 | | 灵巧手 | 17 | 142.36 h | 日化瓶、快递袋、牙膏盒、衣物、柔性物料等 | --- ## 目录结构与文件格式 每个任务目录对应一个工业场景，目录名采用英文任务名；任务编号用于保持数据集中的稳定索引。单个任务内部采用 **LeRobot v3** 数据组织方式： ```text LET-KUAVO-VLA-1.0-Dataset/ └── tasks/ ├── 001-place-dumplings-into-tray/ │ ├── data/ │ │ └── chunk-000/ │ │ └── data-00000-of-00001.parquet │ ├── meta/ │ │ ├── episodes/ │ │ │ └── chunk-000/ │ │ │ └── episodes-00000-of-00001.parquet │ │ ├── tasks-00000-of-00001.parquet │ │ ├── info.json │ │ └── stats.json │ ├── videos/ │ │ └── chunk-000/ │ │ ├── observation.images.left_wrist/ │ │ │ └── episode_000000.mp4 │ │ ├── observation.images.head/ │ │ │ └── episode_000000.mp4 │ │ └── observation.images.right_wrist/ │ │ └── episode_000000.mp4 │ └── images/ # 当前为空，保留目录位置 ├── 002-unload-consumer-goods/ ├── ... └── 100-weigh-and-pack-calibration-weights/ ``` 其中，`data/` 下的 Parquet 文件保存逐帧训练数据，包括观测、动作、时间戳和 episode 索引；`meta/info.json` 保存数据集版本、帧率、特征定义和文件组织信息；`meta/stats.json` 保存用于训练归一化的统计量；`meta/tasks-*.parquet` 保存任务编号与任务文本；`meta/episodes/` 下的 Parquet 文件保存 episode 的起止帧、长度和任务关联信息；`videos/` 保存头部、左腕和右腕相机的视频流；`images/` 当前为空，不作为实际图像读取入口，图像数据以 `videos/` 中的视频文件为准。文件名中的 `chunk-000` 和 `*-00000-of-00001` 表示分片编号，若任务数据被拆分为多个分片，编号会按顺序递增。 ### ROSbag Topics LeRobot v3 数据由原始 ROSbag 转换得到，常用 ROS 话题如下： | Topic | 类型 | 说明 | | --- | --- | --- | | `/cam_{h,l,r}/color/image_raw/compressed` | `sensor_msgs/CompressedImage` | 头部、左腕、右腕 RGB 图像 | | `/cam_{h,l,r}/depth/image_rect_raw/compressed` | `sensor_msgs/CompressedImage` | 头部、左腕、右腕深度图像 | | `/kuavo_arm_traj` | `sensor_msgs/JointState` | 双臂轨迹，14 DoF | | `/sensors_data_raw` | `kuavo_msgs/sensorsData` | 全关节状态与 IMU 数据 | | `/control_robot_hand_position` | `kuavo_msgs/robotHandPosition` | 灵巧手位置控制，左右手各 6 维 | | `/dexhand/state` | `sensor_msgs/JointState` | 灵巧手状态，12 个关节 | | `/leju_claw_command` | `kuavo_msgs/lejuclawcommand` | 夹爪控制命令 | | `/leju_claw_state` | `kuavo_msgs/lejuClawState` | 夹爪状态反馈 | ### 核心字段说明 任务级元信息通常包含数据标识、设备信息、末端类型、时长、任务语义和步骤级 `marks`。`marks` 中的每个元素对应一个可理解的原子步骤，记录步骤起止时间、时长、起止位置、中文/英文描述和技能类别，可用于训练切分、技能统计和语言条件建模。 ### 单条数据样例（任务 001） 下面示例展示一条成功轨迹及其步骤级标注；实际下载文件中的字段以对应任务版本为准。 ```json { "dataId": "2087027809573322753", "dataName": "A10-A15-L-I-08-TQ_01_01-p4_333-leju_claw-20260626103903-200049-b80e37-v003.bag", "dataType": "success", "department": "乐聚通研（北京）机器人技术有限公司", "deviceSn": "p4-333", "deviceType": "Kuavo 4Pro", "duration": 50, "eefType": "leju_claw", "englishInitSceneText": "To be described", "initSceneText": "待描述", "length": 904, "markValidDuration": 50, "marks": [ { "chDesc": "夹爪夹取桌上的瓶子", "duration": 8.029, "enDesc": "Claw and grab the bottle on the table", "enSkillDetail": "claw and grab the bottle on the table", "endPosition": 0.15966386554126574, "markEnd": "2026-06-26 10:39:12.093", "markScene": "normal", "markStart": "2026-06-26 10:39:04.064", "markType": "step", "operatorHands": [], "skillAtomic": "capture", "skillDetail": "夹爪夹取桌上的瓶子", "startPosition": 0.0019449423718150758 }, { "chDesc": "夹爪将瓶子上的木塞拔下，并放在合适位置", "duration": 6.255, "enDesc": "The claws pull the wood from the bottle and place it in the right place", "enSkillDetail": "the claws pull the wood from the bottle and place it in the right 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}, { "chDesc": "将木塞插入瓶口", "duration": 4.999, "enDesc": "Plug in the bottle", "enSkillDetail": "plug in the bottle", "endPosition": 0.8445378151339747, "markEnd": "2026-06-26 10:39:46.953", "markScene": "normal", "markStart": "2026-06-26 10:39:41.954", "markType": "step", "operatorHands": [], "skillAtomic": "placement", "skillDetail": "将木塞插入瓶口", "startPosition": 0.7463235294116203 }, { "chDesc": "将瓶子放置在箱中", "duration": 7.914, "enDesc": "Put the bottle in the box", "enSkillDetail": "put the bottle in the box", "endPosition": 1.0, "markEnd": "2026-06-26 10:39:54.867", "markScene": "normal", "markStart": "2026-06-26 10:39:46.953", "markType": "step", "operatorHands": [], "skillAtomic": "placement", "skillDetail": "将瓶子放置在箱中", "startPosition": 0.8445378151339747 } ], "primaryScene": "物流仓储-L", "primarySceneCode": "LOGISTICS STORAGE-L", "project": "乐聚通研600h新数据-第1批", "secondaryScene": "生产物流-I", "secondarySceneCode": "PRODUCTION LOGISTICS - I", "taskCode": "TQ_01_01", "taskId": "2087023702367764481", "taskName": "液体装填", "taskPrompt": "把瓶子的木塞拔下，灌输液体后再塞好木塞，放置到箱中\n1.拿起瓶子，把木塞拔下\n2.把软管插进瓶口，等待5s\n3.拔出软管，把木塞塞上\n4.把瓶子放到箱中\n单任务完成1-2次，每次不超过60s 注意：不碰撞，不顶桌子，镜头无明显晃动，动作流畅自然不扭曲。准备时腕部相机最好看到操作目标/空间。物料的初始位置在可操作范围内随机调整。", "tertiaryScene": "物料装填-08", "tertiarySceneCode": "Material filling-08" } ``` --- ## 数据类型 ### 上下料 (Loading & Unloading) 覆盖生产线上下料、工装取放、装配封装、装箱打包及通用物料搬运，强调目标抓取、稳定转移、精确放置和连续作业。 - 任务数：**56** - 可下载量：**392.49 h** - 典型能力：传送带上下料、料架/槽位取放、跨手传递、装箱装盒、插接装配、旋拧封装 | 任务名称 | 三级场景 | 末端类型 | 可下载量 | | --- | --- | --- | ---: | | 快消品下料 | 流水线下料 | 灵巧手 | 11.24 h | | 舍弗勒小件上料 | 流水线上料 | 夹爪 | 5.59 h | | 拧瓶盖 | 流水线上料 | 灵巧手 | 5.85 h | | PCB上料 | 工装上料 | 夹爪 | 10.45 h | | SMT料盘架下料（任务1） | 工装下料 | 夹爪 | 5.47 h | | SMT料盘架下料（任务2） | 工装下料 | 夹爪 | 5.40 h | | SMT料盘架下料（任务3） | 工装下料 | 夹爪 | 5.00 h | | 小件翻面 | 流水线上料 | 夹爪 | 10.53 h | | 快消品标准上料(牙膏盒) | 流水线上料 | 灵巧手 | 10.65 h | | 快消品标准上料（联合利华） | 流水线上料 | 灵巧手 | 10.42 h | | 手机壳上料 | 流水线上料 | 夹爪 | 10.03 h | | 快消品双手协调上料 | 流水线上料 | 灵巧手 | 10.99 h | | 试管上料 | 流水线上料 | 夹爪 | 5.48 h | | 零件上料 | 流水线上料 | 夹爪 | 10.57 h | | 零件下料 | 流水线下料 | 夹爪 | 15.62 h | | 化妆盒上料 | 流水线上料 | 灵巧手 | 5.70 h | | 饺子装盘 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.14 h | | 环形零件上料 | 零件上料 | 夹爪 | 5.41 h | | 水瓶隔网上料 | 流水线上料 | 夹爪 | 5.95 h | | 机械零部件自动化备料 | 流水线上料 | 夹爪 | 5.39 h | | 减震器下线 | 货架上料 | 夹爪 | 5.71 h | | 桌面零件抓放 | 零件抓取 | 夹爪 | 5.79 h | | 罐装商品装箱 | 货物装箱 | 夹爪 | 5.78 h | | 将物体推到固定位置 | 物体摆放 | 夹爪 | 5.34 h | | 同SKU衣物批量取货 | 衣物取货 | 夹爪 | 5.76 h | | 桶装液体封盖 | 液体封盖 | 夹爪 | 5.05 h | | 鞋子装盒 | 鞋子装盒 | 夹爪 | 5.11 h | | 把零件卡进板子 | 电路板插件 | 夹爪 | 5.34 h | | 装配 | 零件装配 | 夹爪 | 10.83 h | | 精密零件装盒 | 零件装盒 | 夹爪 | 5.57 h | | 玩具装壳 | 零件装配 | 夹爪 | 5.34 h | | 涂油 | 面点涂油 | 夹爪 | 5.42 h | | 鸡蛋装盘 | 物品放置 | 夹爪 | 4.81 h | | 把鞋托塞到鞋里 | 物品放置 | 夹爪 | 5.40 h | | 放置电池 | 物品放置 | 灵巧手 | 5.54 h | | 盒子清洁 | 物品清洁 | 夹爪 | 5.10 h | | 封板压平 | 产品封装 | 夹爪 | 6.09 h | | 零件上槽 | 工装上料 | 夹爪 | 8.25 h | | 海绵擦拭钣金件 | 货物处理 | 夹爪 | 5.74 h | | PCB板上料（竖） | 工装上料 | 夹爪 | 10.85 h | | 取出砝码盒中的砝码 | 工件下料 | 夹爪 | 11.03 h | | 钢材打磨 | 货物处理 | 夹爪 | 5.31 h | | 软管插接 | 装配 | 夹爪 | 5.40 h | | 爆米花装填 | 上料 | 夹爪 | 5.36 h | | 拧螺丝 | 物品放置 | 夹爪 | 10.56 h | | 塞木塞瓶盖 | 装配 | 夹爪 | 5.37 h | | 液体装填 | 上料 | 夹爪 | 5.52 h | | 纸巾装箱 | 包装排列 | 灵巧手 | 11.85 h | | 货箱隔板拆卸 | 拆卸 | 夹爪 | 6.64 h | | 货箱隔板安装 | 装配 | 夹爪 | 5.10 h | | 风扇打包 | 货物处理 | 灵巧手 | 10.80 h | | 零件下槽 | 下料 | 夹爪 | 5.40 h | | 易碎品装箱 | — | 夹爪 | 4.69 h | | 车标安装 | — | 夹爪 | 5.44 h | | 天池竞赛—桌面零件抓放 | — | 夹爪 | 5.00 h | | 扇叶上料 | — | 夹爪 | 5.32 h | ### 拆垛码垛 (Depalletizing & Palletizing) 覆盖箱体、钢材、食品筒等对象的拆垛、堆叠和层间整理，突出堆叠关系理解、抓取顺序规划与稳定码放。 - 任务数：**7** - 可下载量：**39.32 h** - 典型能力：拆垛取件、层间垫纸、规则堆叠、多层码放、位置与姿态对齐 | 任务名称 | 三级场景 | 末端类型 | 可下载量 | | --- | --- | --- | ---: | | 烟盒堆叠摆放 | 货物分拣 | 夹爪 | 4.80 h | | 箱子堆叠 | 物品堆叠 | 夹爪 | 5.09 h | | 瓶装分组 | 产品分组 | 夹爪 | 6.04 h | | 托盘垫纸放置 | 堆垛 | 夹爪 | 6.39 h | | 抽出钢材 | 拆垛 | 夹爪 | 6.42 h | | 堆叠钢材 | 码垛 | 夹爪 | 5.22 h | | 食品筒堆叠 | 码垛 | 夹爪 | 5.36 h | ### 质检 (Quality Inspection) 覆盖外观、标签、功能、重量及工装状态检查，并包含基于检测结果进行合格品/次品处置的闭环任务。 - 任务数：**15** - 可下载量：**83.78 h** - 典型能力：视觉检查、指示灯判断、扫码检测、称重检测、功能测试、合格/不合格处置 | 任务名称 | 三级场景 | 末端类型 | 可下载量 | | --- | --- | --- | ---: | | 零件质检 | 工件质检 | 夹爪 | 4.90 h | | 化妆盒质检 | 工件质检 | 灵巧手 | 5.25 h | | 化妆盒质检（滚动） | 工件质检 | 灵巧手 | 5.17 h | | 灯罩质检 | 工件质检 | 夹爪 | 5.04 h | | 工业零件扫描质检 | 工件质检 | 夹爪 | 5.48 h | | 玩具质检 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.56 h | | 发条玩具质检 | 玩具质检 | 夹爪 | 5.18 h | | 锤瓶盖 | 物品质检 | 夹爪 | 5.87 h | | 砝码称重装盒 | 工件质检 | 夹爪 | 10.11 h | | 检测仪检测插板 | 工件质检 | 夹爪 | 5.44 h | | 矿泉水标签检查 | 产品质检 | 夹爪 | 5.09 h | | PCB板质检 | 工装质检 | 夹爪 | 5.39 h | | 充电器质检 | 工件质检 | 夹爪 | 5.77 h | | usb小夜灯质检 | 产品质检 | 夹爪 | 5.48 h | | 检查纸箱类包裹外包装完好（从收货托盘获取）2 | — | 夹爪 | 4.05 h | ### 分拣 (Sorting) 覆盖快递、工业零件、食品、衣物及日用品等对象的识别、分类和定向放置，包含扫码、称重、尺寸等条件驱动的分流。 - 任务数：**22** - 可下载量：**142.97 h** - 典型能力：类别分拣、尺寸分拣、重量分拣、扫码分流、多格口分播、双手协同传递 | 任务名称 | 三级场景 | 末端类型 | 可下载量 | | --- | --- | --- | ---: | | 堆叠快递分拣 | 流水线下料 | 灵巧手 | 10.43 h | | 快递袋扫描 | 包裹扫描 | 夹爪 | 5.95 h | | 快递袋分拣传送 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.61 h | | 开关工件分拣 | 货物分拣 | 夹爪 | 13.23 h | | 拖鞋整理 | 流水线上料 | 灵巧手 | 11.03 h | | 笔刷整理 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.03 h | | 食品分拣 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.14 h | | 快递抚平扫码分拣 | 快递分拣 | 灵巧手 | 6.49 h | | 快递重量分拣 | 快递分拣 | 灵巧手 | 10.67 h | | 工业零件分拣 | 零件分拣 | 夹爪 | 5.92 h | | 料箱中的快递分拣 | 快递分拣 | 夹爪 | 5.09 h | | 流水线开关工件分拣 | 流水线下料 | 夹爪 | 5.13 h | | 堆叠快递分拣，双手协同 | 快递分拣 | 灵巧手 | 5.44 h | | 商品分拣到指定盒子 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.22 h | | 衣物SKU多格口定量分播 | 衣物分拣 | 夹爪 | 5.55 h | | 右侧传送带→左侧传送带跨手分拣 | 跨手分拣 | 夹爪 | 5.18 h | | 物块分类 | 货物分拣 | 夹爪 | 6.20 h | | 零件尺寸分拣 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.55 h | | 纸盒快递扫码 | 快递分拣 | 灵巧手 | 4.84 h | | 笔装盒 | 货物分拣 | 夹爪 | 5.44 h | | 分拣物料 | — | 夹爪 | 4.52 h | | 快递分拣 | — | 夹爪 | 5.31 h | --- ## 数据要素 每个任务围绕场景、操作对象、执行过程与数据规模进行组织，可支持任务检索、能力分析和训练数据选择： | 数据要素 | 说明 | | --- | --- | | 场景层级 | 一级、二级、三级场景，描述任务所属行业、作业环节与具体工位 | | 任务语义 | 任务名称、任务描述与任务步骤，说明目标、对象和完成条件 | | 操作能力 | 抓取、放置、传递、旋转、插接、扫码、称重、判断、堆叠等 | | 末端类型 | 夹爪、灵巧手 | | 数据规模 | 任务数量与可下载数据时长 | --- ## 数据亮点 ### 覆盖完整工业作业链 数据从物料上料与工装取放出发，延伸至质量检测、规则分拣和拆垛码垛，可用于构建跨工序、跨场景的通用操作能力。 ### 多种操作难度并存 任务同时包含单臂抓放、双手协同、跨手传递、精密对齐、柔性物料操作、长序列装配和条件判断后的动作分支。 ### 面向真实作业中的泛化需求 大量任务包含物体位置、朝向、数量、堆叠方式、场景背景和作业顺序的随机变化，有助于训练对环境扰动更稳健的操作策略。 ### 感知与操作深度结合 质检与分拣任务不仅要求抓取和放置，还需要根据标签、尺寸、重量、指示灯、外观或扫码结果完成判断与后续处置，适用于感知—决策—执行闭环研究。 ### 兼顾刚性与柔性物料 数据对象覆盖工业零件、PCB、料盘、钢材、箱体等刚性物料，也包含快递袋、衣物、拖鞋、纸巾和日化包装等柔性或易变形对象。 --- ## 适用方向 - 机器人模仿学习与行为克隆 - 通用抓取、放置与双手协同策略训练 - 工业上下料与物流分拣模型评测 - 视觉语言动作模型（VLA）任务微调 - 长序列操作与条件分支策略学习 - 柔性物体、精密零件与多形态包装操作研究 - 跨场景、跨物料和跨末端执行器的泛化能力评估 --- ## 社区与交流 数据集相关问题、数据使用反馈和开发者交流，优先通过以下渠道沟通： - 社区主页：[OpenLET 社区](https://openlet.openatom.tech/) - QQ 交流群：**1043359345** - 问题联系邮箱：**[e-mail]**