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可通过 datasets 库一键加载。
ChingMu 1000-Hour
在 Hugging Face 查看完整 README、文件结构、License、示例加载脚本与 release notes。
🤗 Open in Hugging Face面向人形机器人、具身 AI 和虚拟制作的高精度多模态动作数据。
动捕棚全景 → 演员采集 → 全身运动捕捉 → 物体刚体追踪 → 骨骼实时显示 → 机器人重定向 → 多场景蒙太奇
ChingMu 1000-Hour Embodied Motion Dataset 是一个面向人形机器人、灵巧手、具身 AI 和虚拟制作构建的
高精度、多模态、可复现动作数据基础设施。
数据通过光学动作捕捉系统采集，覆盖人体全身运动、物体 6D 位姿、多视角视频、任务标签和质量检测报告；
场景覆盖工业制造、家庭服务、商超零售、医疗康养、物流仓储、球类交互与文娱表演等典型应用。
通过标准化采集、自动化清洗标注、机器人重定向和质量评估流程，为
模仿学习、动作生成、仿真训练与真实机器人部署提供高质量数据底座。
1000h+ 光学动捕数据，亚毫米级精度，全身运动 + 手指精细动作 + 物体 6DoF 同步采集。
1000h → 2000h 扩展中，覆盖 15+ 真实场景，多视角视频与 mocap 帧时钟对齐，附带结构化任务标签。
3000h+ 目标方向，采集非受控环境下的自然人类行为，提升模型在真实物理世界的泛化能力。
走、跑、跳、弯腰、转身、搬运等全身运动，适配人形机器人全身控制训练。
数据规模：200+ 小时 · 100+ 动作类型
人手、道具、商品在同一坐标系同步采集，输出每帧 6DoF pose。
数据规模：150+ 小时 · 100+ 刚体对象
Human→Robot skeleton retargeting + 仿真校验 + 质量报告。
数据规模：300+ 小时 · 多种机器人型号
与 mocap 帧时钟对齐的多机位影像，用于视觉模型输入与校验。
数据规模：400+ 小时 · 8 机位同步
不同场景、不同机器人的重定向效果对比，直观展示数据多样性与迁移能力。
工业 · 搬运
家庭 · 整理
医疗 · 辅助
厨房 · 切菜
物流 · 分拣
球类 · 篮球
文娱 · 舞蹈
全身 · 工具操作
高动态 · 跑跳
数据集托管于
Hugging Face 🤗
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可通过 datasets 库一键加载。
在 Hugging Face 查看完整 README、文件结构、License、示例加载脚本与 release notes。
🤗 Open in Hugging Face从场景设计到数据集发布，每一步可审计、可复现。
定制采集 · 数采中心方案 · 长期数据订阅 · 机器人格式适配（MuJoCo / Isaac / URDF）
📧 data@chingmu.com
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