当前全球机器人产业正处于从“预编程执行”向“自主智能决策”升级的关键阶段，机器人抓取、操控类算法的训练高度依赖真实场景下的多模态同步数据，而高质量标注数据集的稀缺，一直是制约工业分拣、服务机器人物品操作等场景落地效率的核心瓶颈之一。近日，AymenRobot正式对外发布机器人领域专用数据集eval_pick_orange_box2_v2，该数据集由LeRobot团队创建，于2026年4月22日首次上线HuggingFace平台，面向全球研发者开放，覆盖机器人控制、计算机视觉两大核心研发场景。
本次发布的eval_pick_orange_box2_v2数据集包含多维度同步采集特征，既覆盖机器人本体的核心运行数据，包括肩部、肘部、腕部等全关节的实时位置、动作指令与观测状态，也包含感知层的多视角视觉数据，同步收录了机器人前视摄像头、腕部搭载摄像头的实时采集图像，同时配套标注了每一组数据对应的时间戳、帧索引、片段索引，方便研发人员快速完成多模态数据的时序对齐与样本筛选。存储方面，结构化数据采用行业通用的parquet格式存储，可直接对接主流的模型训练框架，视频类数据采用高兼容性的mp4格式存储，大幅降低使用者的数据预处理成本。此外，该数据集采用Apache 2.0开源许可证，支持学术研究与商业化开发场景免费使用，大幅降低了中小研发团队的技术准入门槛。
从行业应用来看，该数据集可广泛支撑多个方向的技术研发：在机器人控制领域，可用于训练机械臂的抓取轨迹规划、力控适配、动态姿态调整算法，助力工业分拣、仓储搬运场景下的机器人自主作业能力提升；在计算机视觉领域，双视角的图像数据可用于小目标检测、抓取姿态估计、动态环境感知等模型的训练与效果验证；此外，多模态的同步标注数据也可用于端到端具身智能模型的预训练与效果评测，推动具身智能技术的落地迭代。作为机器人场景专用的高质量开源数据集，eval_pick_orange_box2_v2的上线也将进一步丰富具身智能领域的开源数据供给，推动数据要素在机器人产业的高效流转，助力全行业研发效率提升。
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