real01c-marker-insert-d1-ours-sobol-r0

该数据集是使用LeRobot框架创建的机器人操作数据集，专为机器人学习任务设计，针对Franka机器人平台。它包含100个完整的情节，总计19,446帧数据，帧率为15 FPS。数据以Parquet文件格式存储，总数据文件大小约为100 MB，视频文件大小约为200 MB。数据集仅包含一个任务，并划分为训练集（涵盖所有100个情节）。数据集结构丰富，包含多种特征：观测状态（如笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置）、动作（如笛卡尔速度、位置、关节速度、位置、夹爪动作）、任务相关指标（如剩余步数、成功标志、奖励、完成标志）、数据标识（如源ID、清单索引、时间戳、帧索引、情节索引）以及干预标志。此外，数据集还包含来自两个摄像头（ID: 18650758_left 和 25916956_left）的图像观测，视频分辨率为480x640，3通道RGB，使用h.264编解码器。这些数据适用于机器人模仿学习、强化学习等研究。This dataset is a robot manipulation dataset created using the LeRobot framework, specifically designed for robot learning tasks and targeted at the Franka robot platform. It contains 100 complete episodes, totaling 19,446 frames with a frame rate of 15 FPS. The data is stored in Parquet format, with a total data file size of approximately 100 MB and video file size of about 200 MB. The dataset includes only one task and is divided into a training set (covering all 100 episodes). It features a rich structure with various attributes: observation states (such as Cartesian position, joint position, velocity, gripper position), actions (such as Cartesian velocity, position, joint velocity, position, gripper action), task-related metrics (such as remaining steps, success flag, reward, completion flag), data identifiers (such as source ID, manifest index, timestamp, frame index, episode index), and intervention flags. Additionally, the dataset includes image observations from two cameras (ID: 18650758_left and 25916956_left), with video resolution of 480x640, 3-channel RGB, using the h.264 codec. This data is suitable for research in robot imitation learning, reinforcement learning, and related areas.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: real01c-marker-insert-d1-ours-sobol-r0
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (Robotics)
• 创建工具: 基于 LeRobot 框架创建

数据集规模

• 总片段数 (Episodes): 100
• 总帧数 (Frames): 19,446
• 总任务数: 1
• 帧率 (FPS): 15
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 数据划分: 训练集 (train) 包含片段 0-99 (共100个)

机器人类型

• 机器人: Franka (Franka Emika Panda)

数据集特征

数据集包含以下特征字段，均存储在 Parquet 文件中，视频以 H.264 编码的 MP4 格式存储。

状态观测 (Observation State)

• observation.state: 7维，包含末端执行器笛卡尔位置 (x, y, z)、旋转 (roll, pitch, yaw) 及夹爪位置。
• observation.state.cartesian_position: 6维，笛卡尔位置与旋转。
• observation.state.cartesian_velocity: 6维，笛卡尔速度。
• observation.state.joint_position: 7维，关节位置。
• observation.state.joint_velocity: 7维，关节速度。
• observation.state.gripper_position: 1维，夹爪位置。

动作 (Action)

• action: 7维，包含线速度 (x, y, z)、角速度 (roll, pitch, yaw) 及夹爪动作。
• action.cartesian_velocity: 6维，笛卡尔速度。
• action.cartesian_position: 6维，笛卡尔位置。
• action.joint_velocity: 7维，关节速度。
• action.joint_position: 7维，关节位置。
• action.gripper_position: 1维，夹爪位置。
• action.gripper_velocity: 1维，夹爪速度。

图像观测 (Observation Images)

• observation.images.18650758_left: 分辨率为 480x640 的彩色图像 (3通道)，H.264 编码，15 FPS。
• observation.images.25916956_left: 同上，另一视角。

其他标量特征

• steps_to_go: 剩余步数 (int64, 1维)
• source: 数据源标识 (int64, 1维)
• success: 成功标志 (int64, 1维)
• is_valid: 有效标志 (int64, 1维)
• reward: 奖励值 (float32, 1维)
• done: 结束标志 (int64, 1维)
• manifest_idx: 清单索引 (int64, 1维)
• pen_x, pen_y, pen_yaw: 笔的位置与偏航 (float32, 各1维)
• intervention: 干预标志 (int64, 1维)
• timestamp: 时间戳 (float32, 1维)
• frame_index: 帧索引 (int64, 1维)
• episode_index: 片段索引 (int64, 1维)
• index: 全局索引 (int64, 1维)
• task_index: 任务索引 (int64, 1维)