112-EDIE-candy_from_drawer
收藏资源简介:
这是一个LeRobot机器人操作数据集,记录在SO-100 6-DoF机械臂上,任务为从抽屉中取出蓝色糖果并递给我。数据集包含120个片段,共69,146帧,采样率为30 fps,每个帧捕获机器人的6关节本体感知状态和命令的6关节动作。机器人类型为SO-100,具有6个关节:肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪。数据集包含两个摄像头(侧视和俯视)的视频流,但未包含在此版本中。数据以Apache TsFile格式存储,包含时间戳、片段索引、任务索引、帧索引、观察状态和动作等字段。
This is a LeRobot robotic manipulation dataset recorded on a SO-100 6-DoF robotic arm, with the task take the blue candy out of the drawer and hand it to me. The dataset consists of 120 episodes, totaling 69,146 frames, sampled at 30 fps. Each frame captures the robots 6-joint proprioceptive state and commanded 6-joint actions. The robot type is SO-100, with 6 joints: shoulder translation, shoulder lift, elbow bend, wrist bend, wrist rotation, and gripper. The dataset includes video streams from two cameras (side view and top view), but these are not included in this version. Data is stored in Apache TsFile format, containing fields such as timestamp, episode index, task index, frame index, observation state, and actions.
数据集概要
- 数据集名称:112-EDIE-candy_from_drawer (TsFile)
- 许可证:Apache-2.0
- 类别:机器人学(robotics)
- 标签:tsfile、timeseries、time-series、LeRobot、so100
- 样本数量:10,000 < n < 100,000
任务与机器人
- 机器人类型:SO-100(6自由度机械臂,关节包括:shoulder_pan、shoulder_lift、elbow_flex、wrist_flex、wrist_roll、gripper)
- 任务:1个任务 ——“从抽屉里取出蓝色糖果并递给我。”
- 采集频率:30帧/秒
数据集规模
- 片段(episodes):120个(注:源代码数据目录包含120个片段,共69,146帧;而元数据信息声明仅50个片段,此TsFile保留了全部120个片段)
- 帧数:69,146
数据模式(TsFile结构)
- 时间戳(Time):INT64,毫秒为单位,每个片段从0开始(约33毫秒间隔)
- 标签列(TAG):
episode_index:片段ID(0–119)task_index:任务ID(始终为0)
- 字段列(FIELD):
frame_index(INT64):片段内帧编号sample_index(INT64):全局样本索引observation_state_0至observation_state_5(FLOAT):测得的6个关节位置action_0至action_5(FLOAT):命令的6个关节位置
数据来源与使用
- 原始数据集:[LeRobot-worldwide-hackathon/112-EDIE-candy_from_drawer](https://huggingface.co/datasets/LeRobot-worldwide-hackathon/112-EDIE-candy_from_drawer)
- 数据文件:
data/edie_candy_from_drawer.tsfile(单个TsFile文件) - 使用方式:通过Apache TsFile Java或Python SDK读取
- 摄像头:原始数据包含2个摄像头(
side、top),但本仓库不包含视频流,视频需查看原始数据集的videos/目录
转换说明
- 所有120个片段存储在一个TsFile中,使用
episode_index和task_index作为TAG列 - 原始
timestamp列(秒)被移除,因其等于Time / 1000 frame_index被保留meta/目录从源数据集镜像而来(描述50个片段)



