desk-hero-final3
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该数据集是一个使用LeTool创建的机器人学数据集,专门针对so_follower机器人类型。它包含20个总集数和6851个总帧数,数据文件大小为100MB,视频文件大小为200MB,帧率为30fps。数据集被划分为训练集(0:20)。特征包括动作(由6个浮点数表示机器人关节位置)、观察状态(同样由6个浮点数表示关节位置)、观察图像(来自手腕和头顶的两个视频流,分辨率为480x640,3通道,视频编码为av1,无音频),以及其他元数据如时间戳、帧索引和集索引。数据以parquet格式存储,视频以mp4格式存储。
This dataset is a robotics dataset created using LeTool, specifically designed for the so_follower robot type. It contains a total of 20 episodes and 6851 frames, with a data file size of 100MB and a video file size of 200MB, at a frame rate of 30fps. The dataset is divided into a training set (0:20). Features include actions (represented by 6 floating-point numbers indicating robot joint positions), observation states (also 6 floating-point numbers for joint positions), observation images (from two video streams at the wrist and overhead, with a resolution of 480x640, 3 channels, video encoding av1, no audio), and other metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. The data is stored in parquet format, and videos are stored in mp4 format.
数据集概述
名称: desk-hero-final3
发布者: lorenz-k
许可证: Apache-2.0
任务类别: 机器人学 (robotics)
标签: LeRobot
该数据集使用 LeRobot 框架创建。
数据集结构
基本信息
- 代码库版本: v3.0
- 机器人类型:
so_follower - 总片段数: 20
- 总帧数: 6851
- 总任务数: 1
- 块大小: 1000
- 数据文件大小: 100 MB
- 视频文件大小: 200 MB
- 帧率 (FPS): 30
- 数据分割: 所有20个片段均用于训练 (train: 0:20)
数据存储路径
- 数据文件:
data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet - 视频文件:
videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
特征字段说明
| 字段名 | 数据类型 | 形状 | 说明 |
|---|---|---|---|
action |
float32 | (6,) | 机器人动作指令,包括6个关节(肩部平动、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置) |
observation.state |
float32 | (6,) | 机器人观测状态,与动作字段相同的6个关节信息 |
observation.images.wrist |
video | (480, 640, 3) | 腕部摄像头视频,分辨率480×640,3通道,AV1编码,30 FPS |
observation.images.overhead |
video | (480, 640, 3) | 顶部摄像头视频,分辨率480×640,3通道,AV1编码,30 FPS |
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 |
使用建议
- 可在 Hugging Face Spaces 中通过可视化工具查看该数据集:可视化链接



