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| license: apache-2.0 |
| task_categories: |
| - robotics |
| language: |
| - zh |
| - en |
| tags: |
| - humanoid-robot |
| - long-horizon-tasks |
| - manipulation |
| - robot-learning |
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| # 🤖 humanoid_long_horizon_tasks 人形机器人长周期任务数据集 |
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| 本仓库是**人形机器人长程任务数据集**，用于记录和共享人形机器人在真实/仿真环境中完成复杂长周期任务的演示数据，为机器人学习、强化学习、具身智能研究提供高质量训练数据。 |
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| ## 📋 任务列表（持续更新中） |
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| | 任务名称 | 数据文件 | 状态 | 更新时间 | 说明 | |
| | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | |
| | `pick_water_bottle_handover_and_insert` | `water_bottle_pick_and_insert.rar` | ✅ 已上传 | 2026-05-11 | 水瓶抓取-递接-插入任务演示数据 | |
| | （后续任务1） | （对应压缩包文件名） | ⏳ 待上传 | - | （任务说明） | |
| | （后续任务2） | （对应压缩包文件名） | ⏳ 待上传 | - | （任务说明） | |
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| ## 📂 数据集结构说明 |
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| 所有任务数据以 **`.rar` 压缩包**形式存储，下载后解压即可使用，统一结构如下： |
| ``` |
| water_bottle_pick_and_insert/ |
| ├── episode_0030/ # 单轮任务演示数据 |
| │ ├── colors/ # RGB相机图像序列 |
| │ │ ├── 000000_color_0.jpg |
| │ │ ├── 000000_color_1.jpg |
| │ │ └── ... |
| │ └── data.json # 任务状态、动作序列、时间戳等元数据 |
| ├── episode_0031/ |
| └── ... |
| ``` |
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| - `episode_xxxx/`：单轮完整任务的演示数据，每一个文件夹对应一次从任务开始到结束的完整流程 |
| - `colors/`：多视角相机采集的RGB图像序列，按时间戳命名 |
| - `data.json`：包含任务过程中的机器人关节状态、末端位姿、动作指令、时间戳等结构化数据 |
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| ## 🛠️ 使用指南 |
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| ### 1. 下载数据集 |
| 方式1：直接在仓库页面点击 `.rar` 文件右侧的下载按钮 |
| 方式2：使用 `huggingface_hub` Python API 下载（推荐） |
| ```python |
| from huggingface_hub import hf_hub_download |
| |
| # 下载水瓶抓取任务数据 |
| file_path = hf_hub_download( |
| repo_id="yky666/humanoid_long_horizon_tasks", |
| filename="water_bottle_pick_and_insert.rar", |
| repo_type="dataset" |
| ) |
| print(f"文件下载路径：{file_path}") |
| ``` |
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| ### 2. 解压数据 |
| 使用WinRAR/7-Zip等工具解压 `.rar` 压缩包，即可得到完整的 `episode` 文件夹结构。 |
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| ### 3. 读取数据示例 |
| ```python |
| import json |
| import os |
| from PIL import Image |
| |
| # 读取单轮任务数据 |
| episode_dir = "./water_bottle_pick_and_insert/episode_0030" |
| data_path = os.path.join(episode_dir, "data.json") |
| |
| # 读取结构化元数据 |
| with open(data_path, "r", encoding="utf-8") as f: |
| task_data = json.load(f) |
| print(f"任务总帧数：{len(task_data['timestamps'])}") |
| |
| # 读取图像序列 |
| colors_dir = os.path.join(episode_dir, "colors") |
| image_files = sorted(os.listdir(colors_dir)) |
| for img_file in image_files[:5]: # 读取前5帧 |
| img = Image.open(os.path.join(colors_dir, img_file)) |
| print(f"加载图像：{img_file}，尺寸：{img.size}") |
| ``` |
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| ### 4. 项目部署 |
| 可参照 https://github.com/yky666/humanoid_robot_long_horizon_tasks.git |
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| ## 📌 后续更新计划 |
| - 持续上传更多人形机器人长周期操作任务数据 |
| - 补充任务说明文档、数据标注规范 |
| - 提供配套的数据预处理脚本与可视化工具 |
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| ## 📄 许可证 |
| 本数据集基于 [Apache-2.0](LICENSE) 许可证开源，欢迎用于学术研究与非商业用途，二次分发请注明来源。 |
| ``` |
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