中文简介
nvidia/PhysicalAI-Robotics-Locomanipulation-GRAIL 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联机器人任务。本站固定记录上游版本 943946a972d5,同步到 79158 个文件,文件元数据合计 434.67 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 nvidia/PhysicalAI-Robotics-Locomanipulation-GRAIL 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
nvidia/PhysicalAI-Robotics-Locomanipulation-GRAIL 是 nvidia 在 Hugging Face 发布的数据集仓库,当前卡片主要关联机器人任务。本站固定记录上游版本 943946a972d5,同步到 79158 个文件,文件元数据合计 434.67 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“apache-2.0”。
【适用方向】
适合评估具身智能、机器人学习、自动驾驶或强化学习研究流程。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。
【版本与规格】
固定版本:943946a972d5。 任务标签:机器人任务。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-16。
【文件信息】
上游 API 返回 79158 个文件,文件元数据合计 434.67 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.pkl 57 个、.gif 11 个、.pt 10 个、.yaml 7 个、.npy 3 个、.pth 3 个。 当前较大的文件包括:checkpoint/GEM-SMPL/outputs/mocap_mixed_v1/genmo/genmo_lg_jukebox_jukebox_new/version_0/checkpoints/last.ckpt(5.27 GB);checkpoint/GEM-SMPL/inputs/checkpoints/vimo/vimo_checkpoint.pth.tar(2.60 GB);checkpoint/GEM-SMPL/inputs/checkpoints/hmr2/epoch=10-step=25000.ckpt(2.52 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 434.67 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 521.61 GB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。
【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
📢 News **[2026-07-15]** Released task-general tracking policy checkpoints trained on the released data. Follow the tracking doc to use them to track our released motion data. [!WARNING] `data/pickup_table` and `data/pickup_ground` were updated on 2026-07-14. If you downloaded it before then, please re-download it. Dataset Overview | Tabletop Pickup | Ground Pickup | |:---:|:---:| | | | | Tabletop Manipulation | Ground Manipulation | |:---:|:---:| | | | | Sitting | Curb | |:---:|:---:| | | | | Slope | Stairs | |:---:|:---:| | | | Description: This dataset contains physics-validated 4D human-object interaction (HOI) trajectories for the **Unitree G1** humanoid robot. It is generated by **GRAIL** (Generating Humanoid Loco-Manipulation from 3D Assets and Video Priors), an end-to-end pipeline that (1) acquires a 3D asset, (2) generates a synthetic character-object interaction video in Blender + Kling AI, (3) reconstructs the 4D HOI (SMPL-X human pose + object 6-DoF) from the video, (4) retargets the human motion to the G1 skeleton, and (5) drives a SONIC tracking policy in Isaac Lab — the released motion data is what the simulated G1 + object realize in simulation. The release is partitioned by HOI category. Each motion ships with: the source synthetic video, the 4D HOI reconstruction (SMPL-X + object pose), the retargeted G1 robot trajectory, the post-RL object trajectory, and the object's USD asset (textures preserved). The repo also ships the **submodule checkpoints** required to re-run the full GRAIL pipeline end-to-end (GEM-SMPL human pose estimation + FoundationPose object 6-DoF tracking + SONIC task general tracking). **Note: the released SONIC checkpoints are intended to help reproduce our pipeline by fine-tuning the policies from these warm-up checkpoints as documented here. Releasing the final task-general tracking policy checkpoints for the released dataset is on our TODO list.** License/Terms of Use: Use of the released dataset is governed by the Apache Licen
适用场景
适合评估具身智能、机器人学习、自动驾驶或强化学习研究流程。 正式使用前应先抽样检查字段、语言、重复项、敏感信息和训练/测试划分,避免只依据仓库名称判断数据质量。
规模与格式
固定版本:943946a972d5。 任务标签:机器人任务。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-16。
文件说明
上游 API 返回 79158 个文件,文件元数据合计 434.67 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.pkl 57 个、.gif 11 个、.pt 10 个、.yaml 7 个、.npy 3 个、.pth 3 个。 当前较大的文件包括:checkpoint/GEM-SMPL/outputs/mocap_mixed_v1/genmo/genmo_lg_jukebox_jukebox_new/version_0/checkpoints/last.ckpt(5.27 GB);checkpoint/GEM-SMPL/inputs/checkpoints/vimo/vimo_checkpoint.pth.tar(2.60 GB);checkpoint/GEM-SMPL/inputs/checkpoints/hmr2/epoch=10-step=25000.ckpt(2.52 GB)。 仓库文件较多,本站仅保存前 100 条文件元数据;完整清单请查看上游仓库。
上游文件元数据
.gitattributes1.64 MBassets/videos/manip_large.gif1.35 MBassets/videos/manip_small.gif1.48 MBassets/videos/manip_tabletop.gif1.41 MBassets/videos/pickup_ground.gif3.66 MBassets/videos/pickup_table.gif1.18 MBassets/videos/realworld.gif1.31 MBassets/videos/sitting.gif1.29 MBassets/videos/teaser.gif14.45 MBassets/videos/terrain_curbs.gif3.33 MBassets/videos/terrain_slopes.gif3.15 MBassets/videos/terrain_stairs.gif3.32 MB
硬件建议
仓库文件元数据合计 434.67 GB。仅按下载、解压和临时文件估算,建议至少预留约 521.61 GB 可用磁盘;实际需求还取决于压缩率、缓存、数据转换和训练副本,正式处理前应以完整文件清单重新测算。
注意事项
许可证显示为“apache-2.0”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 数据集还需核对样本来源、隐私与个人信息、标签质量、地域偏差及下游模型的合规要求。
获取、校验与交付
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