sugarcube_in_mug_chunkrel

该数据集用于机器人操作任务，使用Grabette机器人执行抓取糖杯的动作。包含150个演示片段（episode），总帧数23046，任务数为1。观测数据包括来自cam0的RGB图像（分辨率3x360x480，视频编码h264）和状态向量（包含两个维度：策略strategy和闭合closure）。动作是8维绝对位姿，包括三维位置（x,y,z）、三维姿态（ax,ay,az）以及夹爪策略和闭合度。数据集中的夹爪通道被归一化到可达到的行程范围，并使用抓取投影和块相对（chunk-relative）表示。训练时需要设置GRABETTE_CHUNK_RELATIVE=1。This dataset is used for robot manipulation tasks, using a Grabette robot to grasp a sugar cup. It contains 150 demonstration episodes, with a total of 23,046 frames and 1 task. Observations include RGB images from cam0 (resolution 3x360x480, video codec h264) and a state vector (containing two dimensions: strategy and closure). Actions are 8-dimensional absolute poses, including three-dimensional position (x, y, z), three-dimensional orientation (ax, ay, az), as well as gripper strategy and closure. The gripper channels in the dataset are normalized to the achievable stroke range and use a grasp projection and chunk-relative representation. Training requires setting GRABETTE_CHUNK_RELATIVE=1.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集地址：https://huggingface.co/datasets/SteveNguyen/sugarcube_in_mug_chunkrel
• 许可证：apache-2.0
• 任务类别：robotics
• 标签：LeRobot、grabette、gripette、grasp-projection、chunk-relative
• 创建工具：使用 LeRobot 创建
• 机器人类型：grabette

数据集配置

• 配置名称：default
• 数据文件：data//.parquet

数据集结构

基础元数据（meta/info.json）

• 代码库版本：v3.0
• 帧率（fps）：50
• 总回合数：150
• 总帧数：23046
• 总任务数：1
• 分块大小：1000
• 数据文件大小：100 MB
• 视频文件大小：200 MB
• 数据路径：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 划分：train: 0:150

特征信息

• observation.images.cam0：dtype 为 video，形状为 [3, 360, 480]，包含通道、高度、宽度；视频信息为高度 360、宽度 480、编码 h264、像素格式 yuv420p、非深度图、帧率 50、通道数 3、无音频
• action：dtype 为 float32，形状为 [8]，名称为 x、y、z、ax、ay、az、strategy、closure
• is_lost：dtype 为 float32，形状为 [1]，名称为 right_is_lost
• timestamp：dtype 为 float32，形状为 [1]
• frame_index：dtype 为 int64，形状为 [1]
• episode_index：dtype 为 int64，形状为 [1]
• index：dtype 为 int64，形状为 [1]
• task_index：dtype 为 int64，形状为 [1]
• observation.state：dtype 为 float32，形状为 [2]，名称为 strategy、closure

引用信息

• BibTeX：[More Information Needed]

Grabette 说明

夹爪通道

• 夹爪通道为 (strategy, closure)，而非关节角度。
• action 和 observation.state 的最后两个通道归一化到夹爪可达行程。
• 在 action 中，closure = 1.0 表示“完全闭合驱动”，物体阻止手指；在 observation.state 中，closure 保持连续，因此“是否持有物体”仍可观测。
• 精确校准位于 meta/grasp_projection.json。

动作表示

• action 为 8D 绝对位姿 [x, y, z, ax, ay, az, strategy, closure]，特意不是每步增量。
• meta/stats.json 包含 action_relative_meta，因此动作统计描述的是 chunk-relative 分布（chunk_size 50），而非绝对分布。
• 训练必须设置 GRABETTE_CHUNK_RELATIVE=1；integrations/Pi05/train.py 否则拒绝执行，而不是使用错误的尺度归一化。

数据来源与对比

• 准备自 https://huggingface.co/datasets/chouziel/grabette-sugar-cup-2008
• 为与 https://huggingface.co/datasets/chouziel/grabette-sugar-cup-2008_graspproj （每步增量基线）逐通道可比而准备。
• 投影夹爪通道在所有 23046 帧中逐位一致，因此二者之间的 A/B 对比可隔离动作表示。