XDUImageLab/

SandGO

SandGO 是一个专为具身智能 (Embodied AI) 和机器人学习设计的 long-horizon 多模态数据集。该数据集由原始 MarsMind_data 经过精炼、去冗余和结构化处理后得到，旨在支持 长序列决策、指令跟随 和 多模态模仿学习 等任务。数据集包含完整的状态‑动作序列、多视角 RGB 图像、LiDAR 点云、深度点云 以及对应的 自然语言指令，为训练 Vision-Language-Action (VLA) 模型提供了高质量的训练材料。

	📊 数据集概览 (Dataset Summary)




	

项目 描述

总 episodes 约 168 条长序列轨迹

总时间步数 约 38,011 步

任务类型 巡航、避障、抓取、放置、搜索移动容器等 传感器模态 主相机 RGB、腕部相机 RGB、LiDAR 点云、深度点云、机器人状态、机器人动作

指令形式 原始自然语言文本（每元动作一条）

数据格式 NumPy 数组、JPEG 图像、JSON… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/XDUImageLab/SandGO.