aloha_test_4

该数据集是通过LeRobot创建的，主要用于机器人技术领域。数据集包含2个episodes，596帧，1个任务和8个视频。数据以parquet格式存储，视频分辨率为480x640，帧率为30fps。数据集包含机器人的动作和观察状态信息，动作和状态信息均为18维的浮点数组，分别对应左右机械臂的各个关节角度和夹爪状态。视频数据来自四个不同的摄像头视角：高摄像头、低摄像头、左腕摄像头和右腕摄像头。

This dataset was developed using LeRobot and is primarily intended for robotics research. It consists of 2 episodes, 596 frames, 1 task, and 8 video clips. The data is stored in Parquet format, with the videos having a resolution of 480×640 and a frame rate of 30 fps. The dataset includes robot action and observation state information, where both the action and state data are 18-dimensional floating-point arrays corresponding to the joint angles and gripper states of the left and right robotic arms respectively. The video data is captured from four distinct camera perspectives: high-angle camera, low-angle camera, left-wrist camera, and right-wrist camera.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot, tutorial
• 创建工具: LeRobot

数据集结构

• 配置文件: default
• 数据文件: data/*/*.parquet
• 元数据文件: meta/info.json

元数据详情

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: aloha
• 总集数: 2
• 总帧数: 596
• 总任务数: 1
• 总视频数: 8
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率 (FPS): 30
• 数据分割:
  • 训练集: 0:2

数据路径

• 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

特征描述

动作 (action)

• 数据类型: float32
• 形状: [18]
• 名称:
  • left_waist, left_shoulder, left_shoulder_shadow, left_elbow, left_elbow_shadow, left_forearm_roll, left_wrist_angle, left_wrist_rotate, left_gripper
  • right_waist, right_shoulder, right_shoulder_shadow, right_elbow, right_elbow_shadow, right_forearm_roll, right_wrist_angle, right_wrist_rotate, right_gripper

观测状态 (observation.state)

• 数据类型: float32
• 形状: [18]
• 名称: 同动作特征

观测图像

• cam_high, cam_low, cam_left_wrist, cam_right_wrist:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息:
    • FPS: 30.0
    • 分辨率: 480x640
    • 通道数: 3
    • 编解码器: h264
    • 像素格式: yuv420p
    • 深度图: false
    • 音频: false

其他特征

• timestamp: float32, 形状 [1]
• frame_index: int64, 形状 [1]
• episode_index: int64, 形状 [1]
• index: int64, 形状 [1]
• task_index: int64, 形状 [1]