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VLA-Challenge-Dataset

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Dataset Viewer
Duplicate
The dataset viewer is not available for this split.
Cannot load the dataset split (in streaming mode) to extract the first rows.
Error code:   StreamingRowsError
Exception:    ValueError
Message:      Illegal slicing argument for scalar dataspace
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 147, in get_rows_or_raise
                  return get_rows(
                      dataset=dataset,
                  ...<4 lines>...
                      column_names=column_names,
                  )
                File "/src/libs/libcommon/src/libcommon/utils.py", line 272, in decorator
                  return func(*args, **kwargs)
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 127, in get_rows
                  rows_plus_one = list(itertools.islice(safe_iter(ds, dataset=dataset), rows_max_number + 1))
                File "/src/services/worker/src/worker/utils.py", line 483, in safe_iter
                  yield from ds.decode(False) if ds.features else ds
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2951, in __iter__
                  for key, example in ex_iterable:
                                      ^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2461, in __iter__
                  for key, pa_table in self._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2486, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.ex_iterable._iter_arrow():
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 547, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in iterator:
                                       ^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 430, in _iter_arrow
                  for key, pa_table in self.generate_tables_fn(**gen_kwags):
                                       ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/hdf5/hdf5.py", line 83, in _generate_tables
                  pa_table = _recursive_load_arrays(h5, self.info.features, start, end)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/hdf5/hdf5.py", line 267, in _recursive_load_arrays
                  arr = _recursive_load_arrays(obj, features[path], start, end)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/hdf5/hdf5.py", line 269, in _recursive_load_arrays
                  arr = _load_array(obj, path, start, end)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/hdf5/hdf5.py", line 236, in _load_array
                  arr = dset[start:end]
                        ~~~~^^^^^^^^^^^
                File "h5py/_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper
                File "h5py/_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/h5py/_hl/dataset.py", line 931, in __getitem__
                  selection = sel2.select_read(fspace, args)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/h5py/_hl/selections2.py", line 101, in select_read
                  return ScalarReadSelection(fspace, args)
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/h5py/_hl/selections2.py", line 86, in __init__
                  raise ValueError("Illegal slicing argument for scalar dataspace")
              ValueError: Illegal slicing argument for scalar dataspace

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

Mirror of X-Humanoid/VLA-Challenge-Dataset from ModelScope. All credit to the original authors. Not an official release from them. License unchanged (apache-2.0).

VLA Challenge Dataset

面向“具身智能机器人黑客松”初赛 VLA 操作赛道发布的训练数据集。

本数据集提供天轶 TianYi 2.0 双臂机器人与 BrainCo 2 灵巧手的操作示范轨迹，可用于训练、微调和验证 Vision-Language-Action（VLA）、模仿学习及机器人操作策略。

赛事规则、时间节点和评测要求可能持续更新，请以最新版参赛手册及组委会通知为准。

1. 赛道简介

VLA 操作赛道基于 NVIDIA Isaac Sim 5.1 搭建线上仿真评测环境。参赛者需要实现策略推理程序，使天轶 TianYi 2.0 双臂机器人在随机生成或随机抽取的场景中完成指定操作任务。

评测平台负责：

  • 启动仿真并加载机器人与场景；
  • 向参赛者程序发送机器人状态和视觉观测；
  • 接收参赛者程序输出的动作指令；
  • 根据任务成功条件自动完成评测。

本数据集用于帮助参赛者训练和调试操作策略，不代表最终评测场景的完整分布。

2. 开放任务

当前 VLA 赛道包括以下五类开放任务：

任务 目标
打开电子天平侧门 使用右臂打开电子天平门
关闭电子天平侧门 使用右臂关闭电子天平门
双手传递开关放进托盘 左手抓起开关，传递给右手并放入红色托盘
左手把齿轮放到托盘 使用左手将齿轮放入红色托盘
双手放置工业开关 使用双手将两个工业开关放入粉色收纳篮

参赛者可以直接使用上述任务描述作为语言指令，也可以在不改变任务语义的前提下进行指令增强。

3. 数据集规模

当前版本包含 5 个任务子集、1,014 条 HDF5 轨迹，总下载大小约为 56.93 GiB。

子集 轨迹数 大小
ind_task_01 202 7.85 GiB
ind_task_02 208 10.08 GiB
ind_task_03 200 13.20 GiB
lab_task_01 200 13.61 GiB
lab_task_03 204 12.18 GiB
合计 1,014 56.93 GiB

不同轨迹时长不同，单个文件大小约为 25–125 MiB。

4. 目录结构 

VLA-Challenge-Dataset/
├── ind_task_01/
│   └── h5_data/
│       ├── *.hdf5
│       └── ...
├── ind_task_02/
│   └── h5_data/
├── ind_task_03/
│   └── h5_data/
├── lab_task_01/
│   └── h5_data/
├── lab_task_03/
│   └── h5_data/
├── .gitattributes
└── README.md

每个 .hdf5 文件对应一条完整操作轨迹。文件名由轨迹编号和采集时间组成，例如：

a114000-2026_06_27_10_43_00.hdf5

5. 数据内容

数据以 HDF5 格式保存，用于承载时间同步的机器人操作轨迹。训练时主要关注以下信息：

  • 视觉观测；
  • 左右机械臂关节状态；
  • 左右灵巧手关节状态；

HDF5 内部数据集的第一维通常为时间维。不同版本的数据键可能有所调整，请以文件内实际结构为准，不建议在未检查样本的情况下硬编码键名。

6. 下载数据

6.1 使用 ModelScope CLI 

pip install -U modelscope

modelscope download \
  --dataset X-Humanoid/VLA-Challenge-Dataset \
  --local_dir ./VLA-Challenge-Dataset

只下载指定任务子集：

modelscope download \
  --dataset X-Humanoid/VLA-Challenge-Dataset \
  --include "ind_task_01/**" \
  --local_dir ./VLA-Challenge-Dataset

6.2 使用 Git LFS

请先安装并启用 Git LFS：

git lfs install

git clone \
  https://www.modelscope.cn/datasets/X-Humanoid/VLA-Challenge-Dataset.git

如果克隆后 .hdf5 文件只有约 130 字节，说明当前文件是 Git LFS 指针，需要执行：

cd VLA-Challenge-Dataset
git lfs pull

完整数据约 57 GiB，建议预留至少 70 GiB 可用磁盘空间。

7. License

本数据集采用 Apache License 2.0 发布。

使用、修改或再发布本数据集时，请保留原始版权和许可声明。若用于论文、技术报告、产品文档或公开演示，建议注明数据来源：

VLA Challenge Dataset,
Beijing Humanoid Robot Innovation Center / X-Humanoid,
https://modelscope.cn/datasets/X-Humanoid/VLA-Challenge-Dataset

8. 联系方式

如发现文件损坏、数据无法下载、字段异常或对赛事规则存在疑问，请联系：

opensource@x-humanoid.com
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