レロボットデータセットコレクション

機械学習のイメージネットに最も近いもの

Apache 2.0 (フレームワーク) パーク + MP4 PyTorchネイティブ

重要な統計

Metric	Value
Total datasets	181+ (and growing)
Robots covered	ALOHA, xArm, WidowX, Franka, UR5e, Unitree G1, Reachy, Koch, SO-100, and dozens more
Format	Standardized Parquet (tabular) + MP4 (video), streaming-friendly
Framework license	Apache 2.0
Individual dataset licenses	Varies (mostly Apache 2.0; check each dataset card)
Training support	ACT, Diffusion Policy, VQ-BeT, TD-MPC built in

レロボットとは何か?

レロボットはハグ・フェイスのデータにおける 断片化問題への答えです レロボット以前は,各ラボが独自のフォーマットを使用していました HDF5, TFRecord, RLDS,原料ROS袋,カスタムCSV. 多源データからモデルを訓練することは それぞれに異なるデータロードを書き込むことを意味していました

レロボットは,すべてのものを単一のスケーマに標準化します. 構造化されたデータ (共同位置,アクション,タイムスタンプ,エピソード境界) のパーケートテーブル,ビデオ観測のためのMP4ファイル. つまり,コレクション内のデータセットを 同じ2行コードで読み込み, 完全なデータセットをダウンロードせずに HuggingFaceからストリーミングし, ACT,Difusion Policy,または VQ-BeTの LeRobotトレーニングパイプラインに直接接続できます.

集合の主要なデータセットファミリーには以下のものがある.

• ALOHA セット: シムと実際の二手操作をカバーする20以上のバリエーション
• PushT: 規則的な拡散政策基準 (状態と画像変数)
• xArm: UFactory xArm で 作業を上げ,押す
• ロボットカサ: シミュレーションでキッチン操作
• DROIDサブセット: DROID現実世界のコープスの40M行変換
• コミュニティデータセット: UTokyo, Columbia, Koch, SO-100,そして多くのもの

使用方法

# Install LeRobot
pip install lerobot

# List all available datasets
python -m lerobot.scripts.list_datasets

# Load a dataset (streaming from HuggingFace)
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("lerobot/aloha_sim_transfer_cube_human")

# Access observations and actions
print(dataset[0])  # First frame: observation.images, observation.state, action

# Train ACT on the dataset
python -m lerobot.scripts.train \
  --dataset.repo_id=lerobot/aloha_sim_transfer_cube_human \
  --policy=act

アクセス

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