egocentric_adjust_bottle_clean

该数据集是一个机器人学数据集，使用LeRobot创建，专门针对人类手部（human_mano）机器人类型。数据集包含20个episodes，总计2762帧，涉及1个任务，数据以parquet文件格式存储，视频文件为mp4格式，帧率为15fps。数据集结构包括多个特征：观察状态（如左右手的位置、四元数姿态和夹爪状态）、动作（如左右手的位置、轴角表示和夹爪状态）、来自cam_high摄像头的图像观察（3通道RGB图像，分辨率为240x320）、时间戳、帧索引、episode索引、索引和任务索引。这些数据适用于机器人控制、模仿学习或强化学习任务，提供了丰富的多模态信息以支持机器人操作研究。

This dataset is a robotics dataset created using LeRobot, specifically designed for the human_mano robot type. It includes 20 episodes, totaling 2762 frames, and involves 1 task. The data is stored in parquet format, with video files in mp4 format at a frame rate of 15fps. The dataset structure comprises multiple features: observation states (such as left and right hand positions, quaternion poses, and gripper states), actions (such as left and right hand positions, axis-angle representations, and gripper states), image observations from the cam_high camera (3-channel RGB images with a resolution of 240x320), timestamps, frame indices, episode indices, indices, and task indices. This data is suitable for robotics control, imitation learning, or reinforcement learning tasks, providing rich multimodal information to support robotics manipulation research.

原始信息汇总

数据集概况

该数据集是一个面向机器人操作（robotics）的自我中心视角数据集，专注于“清洁瓶子”（bottle clean）任务。数据集使用 Apache-2.0 许可证发布。

数据集元信息

• 机器人类型: human_mano（人类手部操控）
• 总片段数: 20
• 总帧数: 2762
• 总任务数: 1
• 帧率: 15 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 数据划分: 全部20个片段用于训练（train: 0:20）

数据格式与结构

数据集采用 LeRobot 格式，数据存储为 Parquet 文件，视频存储为 MP4 文件。数据分块存储，每块最多1000帧。

特征字段说明

字段名称	数据类型	形状	说明
observation.state	float32	[16]	机器人状态，包含左右手的位置(x,y,z)、四元数(w,x,y,z)和夹爪状态
action	float32	[20,14]	动作序列，包含左右手的位置、轴角表示和夹爪动作
observation.images.cam_high	image	[3,240,320]	高视角RGB图像（通道数3，高度240，宽度320）
observation.images.cam_high_manipulator_mask	image	[3,240,320]	高视角机械臂掩码图像
timestamp	float32	[1]	时间戳
frame_index	int64	[1]	帧索引
episode_index	int64	[1]	片段索引
index	int64	[1]	全局索引
task_index	int64	[1]	任务索引

状态特征名称

状态向量（observation.state）包含16个维度，命名如下：

• 左手：位置(x,y,z)、四元数(w,x,y,z)、夹爪（共8维）
• 右手：位置(x,y,z)、四元数(w,x,y,z)、夹爪（共8维）

动作特征名称

动作向量（action）包含14个维度，命名如下：

• 左手：位置(x,y,z)、轴角(3维)、夹爪（共7维）
• 右手：位置(x,y,z)、轴角(3维)、夹爪（共7维）