Agilex_Cobot_Magic_fold_short_sleeve_black

该数据集使用基于LeRobot的扩展格式，并完全兼容LeRobot。主要任务涉及使用两个夹爪折叠黑色短袖，并用左爪将折叠好的黑色短袖放在托盘上。数据集包含50个episode，76223帧，大小为999.69 MB。配备了三个摄像头视角，并包含丰富的注释以支持多样化的学习方法。数据集由北京智源人工智能研究院（BAAI）的RoboCOIN团队贡献，采用Apache-2.0许可证。

原始信息汇总

Agilex_Cobot_Magic_fold_short_sleeve_black 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称: Agilex_Cobot_Magic_fold_short_sleeve_black
• 任务类别: 机器人学
• 语言: 英语
• 许可协议: Apache-2.0
• 格式兼容性: 基于LeRobot的扩展格式，完全兼容LeRobot。

数据集统计

• 总情节数: 50
• 总帧数: 76223
• 帧率: 30 FPS
• 数据集大小: 999.69 MB
• 总任务数: 12
• 总视频数: 150
• 总数据块数: 1
• 数据块大小: 1000
• 状态维度: 26
• 动作维度: 26
• 相机视角数: 3

任务与场景

• 主要任务指令: 使用两个夹爪折叠黑色短袖，并使用左爪将折叠好的黑色短袖放置到托盘上。
• 场景类型: 家庭环境->卧室
• 操作对象:
  • table(unknown)
  • black_T-shirt(unknown)
  • green_tray(unknown)
• 操作类型: 由于某些原因，此数据集暂时无法提供操作类型信息。
• 环境类型: 由于某些原因，此数据集暂时无法提供环境类型信息。

子任务列表

数据集包含12个不同的子任务：

1. 用左夹爪提起黑色T恤 (索引: 0)
2. 用右夹爪提起黑色T恤 (索引: 1)
3. 用左夹爪抓取黑色T恤 (索引: 2)
4. 用右夹爪向下折叠黑色T恤 (索引: 3)
5. 用右夹爪抓取黑色T恤 (索引: 4)
6. 用左夹爪向下折叠黑色T恤 (索引: 5)
7. 用右夹爪从右向左折叠黑色T恤 (索引: 6)
8. 异常 (索引: 7)
9. 结束 (索引: 8)
10. 用左夹爪从左向右折叠黑色T恤 (索引: 9)
11. 用左夹爪将折叠好的黑色T恤放置到绿色托盘上 (索引: 10)
12. 空 (索引: 11)

原子动作

• grasp
• lift
• lower
• fold

机器人配置

• 机器人名称: Agilex_Cobot_Magic
• 代码库版本: v2.1
• 末端执行器类型: two_finger_gripper
• 遥操作类型: 由于某些原因，此数据集暂时无法提供遥操作类型信息。

硬件与传感器

传感器

• cam_head_rgb
• cam_left_wrist_rgb
• cam_right_wrist_rgb

相机信息

所有相机视角 (cam_head_rgb, cam_left_wrist_rgb, cam_right_wrist_rgb) 具有相同规格：

• 数据类型: 视频
• 形状: 480x640x3
• 分辨率: 640x480
• 编解码器: av1
• 像素格式: yuv420p
• 帧率: 30 FPS
• 通道数: 3
• 包含音频: 否

坐标系与单位

• 坐标系定义: right-hand-frame
• 关节旋转单位: radian
• 末端执行器旋转单位: radian
• 末端执行器平移单位: meter

数据划分

• 训练集: 情节 0 至 49

数据集结构

文件组织

• 数据文件路径模式: data/chunk-{id}/episode_{id}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/chunk-{id}/observation.images.cam_left_wrist_rgb/episode_{id}.mp{id}
• 分块: 数据被组织成1个数据块，每个块大小为1000。

目录树结构

Agilex_Cobot_Magic_fold_short_sleeve_black_qced_hardlink/ |-- annotations | |-- eef_acc_mag_annotation.jsonl | |-- eef_direction_annotation.jsonl | |-- eef_velocity_annotation.jsonl | |-- gripper_activity_annotation.jsonl | |-- gripper_mode_annotation.jsonl | |-- scene_annotations.jsonl | -- subtask_annotations.jsonl |-- data | -- chunk-000 | |-- episode_000000.parquet | |-- episode_000001.parquet | |-- episode_000002.parquet | |-- episode_000003.parquet | |-- episode_000004.parquet | |-- episode_000005.parquet | |-- episode_000006.parquet | |-- episode_000007.parquet | |-- episode_000008.parquet | |-- episode_000009.parquet | |-- episode_000010.parquet | -- episode_000011.parquet | -- ... (38 more entries) |-- meta | |-- episodes.jsonl | |-- episodes_stats.jsonl | |-- info.json | -- tasks.jsonl |-- videos | -- chunk-000 | |-- observation.images.cam_head_rgb | |-- observation.images.cam_left_wrist_rgb | -- observation.images.cam_right_wrist_rgb |-- info.yaml -- README.md

可用标注

数据集包含丰富的标注以支持多样化的学习方法：

• eef_acc_mag_annotation.jsonl
• eef_direction_annotation.jsonl
• eef_velocity_annotation.jsonl
• gripper_activity_annotation.jsonl
• gripper_mode_annotation.jsonl
• scene_annotations.jsonl
• subtask_annotations.jsonl

数据集标签

• RoboCOIN
• LeRobot

作者与贡献者

• 贡献者: 北京智源人工智能研究院 (BAAI) 的 RoboCOIN 团队。
• 标注者: 无标注者信息。

相关链接

• 主页: https://flagopen.github.io/RoboCOIN/
• 论文: https://arxiv.org/abs/2511.17441
• 代码仓库: https://github.com/FlagOpen/RoboCOIN

版本信息

初始发布。