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title: core-mobile-manipulation-mpc68-20261029
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/datasets/stanleytang/core-mobile-manipulation-mpc68-20261029"
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repository: stanleytang/core-mobile-manipulation-mpc68-20261029
chinese_name: "CoRe 移动操作纯终点 MPC 成功示范（68 条）"
last_updated: 2026-10-29
license: other
storage_size: "3.8 GB"
downloads: 201
stars: 0
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# core-mobile-manipulation-mpc68-20261029

> core-mobile-manipulation-mpc68-20261029 - stanleytang 在 ModelScope 开源的数据集。68 verified simulation demonstrations, 231690 transitions; DP3 state/action/point_cloud/episode_ends, 50 Hz, 13 absolute joints.

stanleytang/core-mobile-manipulation-mpc68-20261029 是 ModelScope 魔搭社区上的数据集，存储大小 3.8 GB，采用 other 许可。

- **Repository**: stanleytang/core-mobile-manipulation-mpc68-20261029
- **License**: other
- **Storage size**: 3.8 GB
- **Downloads**: 201
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-10-29

Source: https://www.modelscope.cn/datasets/stanleytang/core-mobile-manipulation-mpc68-20261029

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# CoRe 移动操作：68 条纯终点目标 MPC 成功示范

本数据集包含 **68 条通过验收的真实仿真示范、231,690 组状态—动作配对、68 个不同的初始状态组**。由此前的 24 条和新增的 44 条合并，采集已于 2026-10-29 按用户要求停止。

生成方法是 **纯终点目标闭环 MPC**，方法标签为 `mpc`，`mpc_architecture=terminal_goal`。没有使用 MotionPlanner 参考轨迹跟踪。机器人在物理仿真中通过位置驱动执行动作，状态来自实际反馈。

按本次交付要求，上传内容为成功示范的 DP3 训练数据、验收证据、配置与读取代码。完整逐帧 RGB-D、失败轨迹和其他原始录制文件保留在原有备份中，未上传到此数据集。

## 下载和校验

下载本仓库全部文件后，在仓库目录运行（Python 3.11）：

```bash
python verify_package.py . --extract
```

主训练 ZIP 为保证大文件传输可靠性，按 256 MiB 分为 16 个分片，存放在 `data/`。上述命令会依次校验所有分片、自动合并、核对完整 ZIP 的 SHA-256，并解压为标准 `mpc68.zarr`；需约 9 GB 额外可用空间。只做校验可运行 `python verify_package.py .`。分片不改变任何训练数据或 Zarr 格式。私有数据集需要拥有访问权限的 ModelScope 账号；认证信息不要写进代码或提交到仓库。

## 数据接口

格式沿用项目仓库的 `docs/dp3-interface.md`、`docs/absolute-joint-interface.md` 与 `docs/curobo-collection.md`，对应组内[实验文档](https://ncntrvj1vuzx.feishu.cn/wiki/YESgwauqZiN3epkSDAlcwf8knpd)所述的统一采集、动作与学习接口。

`mpc68.zarr` 使用 `core.dp3.v1` schema：

| 字段 | 类型和形状 | 语义 |
| --- | --- | --- |
| `data/state` | float32 `[231690, 13]` | 控制边界处实测关节位置，DP3 的 `obs.agent_pos` |
| `data/action` | float32 `[231690, 13]` | 下一控制周期实际下发的绝对关节位置目标 |
| `data/point_cloud` | float32 `[231690, 1024, 6]` | 手眼点云 XYZRGB，DP3 的 `obs.point_cloud` |
| `meta/episode_ends` | int64 `[68]` | 各 episode 的累计终止索引，右开边界 |

控制周期为 **0.02 秒（仿真 50 Hz）**。时间对齐严格为 `observation[k] → action[k] → observation[k+1]`；训练使用 `observation[k]` 与 `action[k]`，仅移除原始 H+1 个观测中没有后续动作的最后一个观测。

点云坐标为固定 **articulation root** 坐标系，XYZ 单位为米，RGB 在 `[0,1]`。这不是移动底盘坐标系。存储保留 XYZRGB，提供的 DP3 默认配置 `use_pc_color=false`，模型只编码 XYZ。

固定 13 维关节顺序：

| 列 | 关节 | 单位 |
| --- | --- | --- |
| 0 | `mobilebase_forward` | m |
| 1 | `mobilebase_side` | m |
| 2 | `mobilebase_yaw` | rad |
| 3 | `mobilebase_torso_height` | m |
| 4–10 | `panda_joint1` … `panda_joint7` | rad |
| 11–12 | `panda_finger_joint1`、`panda_finger_joint2` | m |

动作是具名关节的绝对位置目标，不是速度、位置增量或归一化夹爪开合量。夹指两个数值分别表示各自的关节位置。

## 读取和接入 DP3

已验证环境使用 NumPy 1.26.0、Zarr 2.18.7、Numcodecs 0.15.1、PyTorch 2.7.0+cu128、Diffusers 0.35.1。完整依赖锁与项目源码快照在 `code/core-dp3-source-a96e527.tar.gz` 中。

只读取数据可用：

```bash
python -m pip install numpy==1.26.0 zarr==2.18.7 numcodecs==0.15.1
```

```python
import zarr

data = zarr.open_group("mpc68.zarr", mode="r")
assert data["data/state"].shape == (231690, 13)
assert data["data/action"].shape == (231690, 13)
assert data["data/point_cloud"].shape == (231690, 1024, 6)
assert len(data["meta/episode_ends"]) == 68

start = 0
end = int(data["meta/episode_ends"][0])
first_episode = {
    name: data["data/" + name][start:end]
    for name in ("state", "action", "point_cloud")
}
```

项目适配器为 `core_manipulation.learning.dataset.CoreDataset`，复用官方 DP3 的 ReplayBuffer 和 SequenceSampler。训练时将 `configs/dp3-dataset-policy.yaml` 中 `dataset.zarr_path` 改成实际绝对路径；默认 `/dataset/mpc68.zarr` 对应容器挂载路径。

配置为 horizon=16、历史观测 2 步、预测执行块 8 步，动作维数 13，官方完整 U-Net 维度 `[512,1024,2048]`。配置提供数据集和模型参数，完整训练流程由组内训练代码负责。

训练配置的 `val_ratio=0.1` 按初始状态组划分训练/验证，归一化只拟合训练组。请使用此分组方式，不要随机打散单帧或让窗口跨越 episode。`configs/dp3-smoke.yaml` 的 `val_ratio=0` 仅用于检查数据和模型接口。

## 验证与来源

- 每条示范均通过任务成功、抓取/提升、接触与稳定性验收，以及独立的逐帧实际关节碰撞审计。
- 合并时重新核对原始 NPZ、验收报告、MPC 反馈及实际碰撞审计之间的 SHA-256 关系；逐元素比对所有 state/action/point_cloud，拒绝重复源文件与重复训练数组。
- `validation/dataset-verification.json` 保存 68 条完整合并核对结果。
- `validation/dp3-interface.json` 保存对最终数据集执行的真实官方 DP3 数据加载、时间窗口、损失、有限梯度、一次优化器更新和 GPU 动作预测检查。
- `success_reports/` 保存每条成功示范的最终 `report.json` 与实际碰撞审计；`metadata/` 保存 episode 索引、来源哈希和 Zarr 文件校验清单。
- 项目控制器/适配器源码版本为 `a96e527`；其 102 项测试结果在 `validation/source-unit-tests.log`。源码快照内部分文档保留早期基线记录，本次数据的数量与验收状态以本仓库的 metadata 和 validation 文件为准。

早期 pilot 的夹指末位精度误拒已通过修正验证器后重新验收；原始数值和实际动作未修改，修复及复验信息在对应最终报告中保留。

本次只交付通过验收的成功示范，不构成控制器成功率评测。MPC 求解与 RGB-D 采集慢于实时，50 Hz 是仿真控制频率。本次没有完成 DP3 策略训练，也没有学习策略的闭环成功率结果。

数据集以私有方式交付，许可标记为 `other`；未额外授予上游仿真资产的再分发权。