Airbot_MMK2_remove_lid
收藏资源简介:
Airbot_MMK2_remove_lid是一个基于LeRobot格式扩展的机器人操作数据集,包含47个episodes,总计11589帧,30FPS的视频数据,总大小为403.42MB。数据集主要用于机器人操作任务,具体任务是拾取泡沫箱的盖子。数据集包含4个摄像头视角的视频数据,以及丰富的状态和动作数据。数据集结构包括视频文件、状态数据、动作数据和元数据,并提供了详细的统计信息和数据分割。
Airbot_MMK2_remove_lid is a robotic manipulation dataset extended based on the LeRobot format. It comprises 47 episodes, with a total of 11589 frames of 30FPS video data, and has an overall size of 403.42 MB. This dataset is primarily designed for robotic manipulation tasks, specifically the task of picking up the lid of a foam box. It includes video data from 4 camera viewpoints, alongside rich state and action data. The dataset structure encompasses video files, state data, action data and metadata, and offers detailed statistical information and data splits.
Airbot_MMK2_remove_lid 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称: Airbot_MMK2_remove_lid
- 任务类别: 机器人学
- 主要语言: 英语
- 许可协议: Apache-2.0
- 格式兼容性: 基于LeRobot的扩展格式,完全兼容LeRobot。
数据集规模与统计
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总情节数 | 47 |
| 总帧数 | 11589 |
| 总任务数 | 6 |
| 总视频数 | 188 |
| 总数据块数 | 1 |
| 数据块大小 | 1000 |
| 帧率 | 30 FPS |
| 状态维度 | 36 |
| 动作维度 | 36 |
| 相机视角数 | 4 |
| 数据集大小 | 403.42 MB |
任务与场景
- 主要任务描述: 拾取泡沫盒的盖子。
- 场景类型:
scene_level1->scene_level2 - 涉及物体:
lid(unknown)table(unknown)box(unknown)
子任务
数据集包含6个不同的子任务:
- 用左手夹爪将泡沫盒的盖子放在桌子上(索引:0)
- 结束(索引:1)
- 用左手夹爪抓取泡沫盒的盖子(索引:2)
- 用右手夹爪抓取泡沫盒的盖子(索引:3)
- 用右手夹爪将泡沫盒的盖子放在桌子上(索引:4)
- 空(索引:5)
原子动作
liftplace
机器人配置
- 机器人名称:
Airbot_MMK2 - 代码库版本:
v2.1 - 末端执行器类型:
five_finger_gripper - 遥操作类型: 由于某些原因,此数据集暂时无法提供遥操作类型信息。
- 操作类型: 由于某些原因,此数据集暂时无法提供操作类型信息。
- 环境类型: 由于某些原因,此数据集暂时无法提供环境类型信息。
硬件与传感器
传感器列表
cam_head_rgbcam_left_wrist_rgbcam_right_wrist_rgbcam_front_rgb
相机信息
所有相机视图具有相同的技术规格:
- 数据类型: 视频
- 形状: 480x640x3(高 x 宽 x 通道)
- 分辨率: 640x480
- 编解码器: av1
- 像素格式: yuv420p
- 帧率: 30 FPS
- 通道数: 3
- 包含音频: 否
- 是否为深度图: 否
坐标系与单位
- 坐标系定义:
right-hand-frame - 关节旋转单位:
radian - 末端执行器旋转维度:
end_rotation_dim - 末端执行器平移维度:
end_translation_dim
数据结构与组织
数据划分
- 训练集: 情节 0 至 46。
文件组织模式
- 数据文件路径模式:
data/chunk-{id}/episode_{id}.parquet - 视频文件路径模式:
videos/chunk-{id}/observation.images.cam_left_wrist_rgb/episode_{id}.mp{id} - 分块组织: 数据被组织成1个数据块,每个块大小为1000。
目录结构
Airbot_MMK2_remove_lid_qced_hardlink/
|-- annotations
| |-- eef_acc_mag_annotation.jsonl
| |-- eef_direction_annotation.jsonl
| |-- eef_velocity_annotation.jsonl
| |-- gripper_activity_annotation.jsonl
| |-- gripper_mode_annotation.jsonl
| |-- scene_annotations.jsonl
| -- subtask_annotations.jsonl |-- data | -- chunk-000
| |-- episode_000000.parquet
| |-- episode_000001.parquet
| |-- episode_000002.parquet
| |-- episode_000003.parquet
| |-- episode_000004.parquet
| |-- episode_000005.parquet
| |-- episode_000006.parquet
| |-- episode_000007.parquet
| |-- episode_000008.parquet
| |-- episode_000009.parquet
| |-- episode_000010.parquet
| -- episode_000011.parquet | -- ... (35 more entries)
|-- meta
| |-- episodes.jsonl
| |-- episodes_stats.jsonl
| |-- info.json
| -- tasks.jsonl -- videos
-- chunk-000 |-- observation.images.cam_front_rgb |-- observation.images.cam_head_rgb |-- observation.images.cam_left_wrist_rgb -- observation.images.cam_right_wrist_rgb
数据特征
数据集包含以下主要特征:
- observation.images.cam_*_rgb: 来自四个相机的RGB视频观测数据。
- observation.state: 36维浮点数组,表示机器人关节状态(左臂6关节、右臂6关节、左手12关节、右手12关节)。
- action: 36维浮点数组,表示机器人动作命令(关节与状态对应)。
- timestamp: 时间戳。
- frame_index: 帧索引。
- episode_index: 情节索引。
- index: 索引。
- task_index: 任务索引。
- subtask_annotation: 子任务标注。
- scene_annotation: 场景标注。
- eef_sim_pose_state/action: 末端执行器模拟位姿(状态/动作)。
- eef_direction_state/action: 末端执行器方向(状态/动作)。
- eef_velocity_state/action: 末端执行器速度(状态/动作)。
- eef_acc_mag_state/action: 末端执行器加速度幅度(状态/动作)。
可用标注
数据集包含丰富的标注以支持多样化的学习方法:
eef_acc_mag_annotation.jsonleef_direction_annotation.jsonleef_velocity_annotation.jsonlgripper_activity_annotation.jsonlgripper_mode_annotation.jsonlscene_annotations.jsonlsubtask_annotations.jsonl
数据集标签
RoboCOINLeRobot
贡献者与链接
- 贡献者: 北京智源人工智能研究院(BAAI)的RoboCOIN团队。
- 主页: https://flagopen.github.io/RoboCOIN/
- 论文: https://arxiv.org/abs/2511.17441
- 代码仓库: https://github.com/FlagOpen/RoboCOIN
使用条款
访问此数据集即表示您同意在您的研究/出版物中引用相关论文(详情见“引用”部分)。您同意不使用该数据集进行对人体造成伤害的实验。
版本信息
初始发布。



