metaworld

这是一个使用LeRobot创建的机器人学习数据集，基于Metaworld机器人环境。数据集包含2500个训练片段，总计204806帧数据，覆盖49个不同任务。数据以80fps的帧率采集，包含多维观测数据（4维状态向量、39维环境状态、480x480 RGB图像）、4维动作向量（x,y,z,gripper）、奖励信号、成功标志以及时间戳和索引信息。数据集采用Apache 2.0许可证，主要用于机器人强化学习和模仿学习研究。

This is a robotic learning dataset created using LeRobot, based on the Metaworld robotic environment. The dataset contains 2500 training episodes, totaling 204,806 frames, covering 49 distinct tasks. Data was collected at a frame rate of 80 fps, including multi-dimensional observation data (4-dimensional state vector, 39-dimensional environment state, 480x480 RGB images), 4-dimensional action vector (x, y, z, gripper), reward signals, success flags, as well as timestamp and index information. The dataset is licensed under Apache 2.0, and is primarily intended for research in robotic reinforcement learning and imitation learning.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: jadechoghari/metaworld
• 许可协议: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 49
• 总片段数: 2500
• 总帧数: 204806
• 总视频数: 0
• 总块数: 3
• 块大小: 1000
• 帧率: 80 FPS
• 数据格式: Parquet
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征字段

• observation.state: 浮点32，形状[4]
• action: 浮点32，形状[4]，轴标签["x", "y", "z", "gripper"]
• next.reward: 浮点32，形状[1]
• next.success: 布尔型，形状[1]
• observation.environment_state: 浮点32，形状[39]，名称["keypoints"]
• observation.image: 图像类型，形状[3, 480, 480]，名称["channels", "height", "width"]
• task_id: 整型16，形状[1]
• timestamp: 浮点32，形状[1]
• frame_index: 整型64，形状[1]
• episode_index: 整型64，形状[1]
• index: 整型64，形状[1]
• task_index: 整型64，形状[1]

分割信息

• 训练集: 0:2500

技术信息

• 代码库版本: v2.0
• 机器人类型: metaworld

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

metaworld是一个基于Metaworld机器人环境的机器人学习数据集，包含2500个训练片段和204806帧数据，覆盖49个不同任务，以80fps采集多维观测和动作信息。该数据集主要用于机器人强化学习和模仿学习研究，采用Apache 2.0许可证，提供丰富的观测数据（如状态向量、环境状态和RGB图像）以及动作向量、奖励信号等关键信息。