vac-fridge-single-cam
收藏资源简介：
这是一个用于可变阻抗抓取任务（冰箱场景）的机器人学数据集，采用可变导纳控制器记录。数据集在Doosan M0609机械臂上记录，配备Inspire RH56手和Bota腕部力/扭矩传感器，采用LeRobot v2格式（Parquet + MP4）。包含200个片段和54,833帧数据，采样率为20 Hz，记录运动学和视觉数据，以及完整的导纳状态和操作员在线刚度/阻尼命令，适用于学习输出合规性（预测刚度和阻尼比）的策略，而不仅仅是运动。数据集还包括同步的Bota力/扭矩传感器数据，适用于力条件模仿学习。特征模式涵盖观测状态（12维：TCP位置和旋转向量+6个手部关节）、力/扭矩（6维：Bota传感器数据）、导纳参数（4维：平移刚度、旋转刚度、平移阻尼、旋转阻尼）、刚度命令（1维：命令平移刚度）、阻尼比（1维：命令阻尼比）、目标姿态、单摄像头RGB图像（640×480）以及用户命令（6维：操作员增量命令）、速度命令（6维：笛卡尔速度）、绝对动作（12维：绝对TCP+手部目标）和增量动作等。数据集布局遵循LeRobot v2标准，包含元数据、数据文件和视频文件，使用示例包括通过LeRobotDataset加载。硬件设置包括Doosan M0609机械臂、Inspire RH56手（作为二进制开/合夹持器操作）、Bota Systems腕部传感器和可变导纳控制器。数据集是VAC项目的一部分，记录于SUPSI。
This is a robotics dataset for variable impedance grasping tasks (refrigerator scenario), recorded using a Variable Admittance Controller (VAC). The dataset is recorded on a Doosan M0609 robotic arm equipped with an Inspire RH56 hand and a Bota wrist force/torque sensor, in LeRobot v2 format (Parquet + MP4). It contains 200 episodes and 54,833 frames of data with a sampling rate of 20 Hz. It records kinematics and visual data, as well as full admittance states and operator online stiffness/damping commands, suitable for learning strategies that output compliance (predicting stiffness K and damping ratio ζ) rather than just motion. The dataset also includes synchronized Bota force/torque sensor data, applicable for force-conditioned imitation learning. Feature modes include observation state (12-dimensional: TCP position and rotation vector + 6 hand joints), force/torque (6-dimensional: Bota sensor data), admittance parameters (4-dimensional: translational stiffness, rotational stiffness, translational damping, rotational damping), stiffness command (1-dimensional: commanded translational stiffness), damping ratio (1-dimensional: commanded damping ratio), target pose, single-camera RGB image (640×480), user commands (6-dimensional: operator incremental commands), velocity commands (6-dimensional: Cartesian velocity), absolute actions (12-dimensional: absolute TCP + hand targets), and incremental actions. The dataset layout follows the LeRobot v2 standard, including metadata, data files, and video files. Usage examples include loading the dataset via LeRobotDataset. The hardware setup includes a Doosan M0609 robotic arm, Inspire RH56 hand (operated as a binary open/close gripper), Bota Systems wrist sensor, and a variable admittance controller. The dataset is part of the VAC project, recorded at SUPSI.
VAC — Fridge（变阻抗抓取，单摄像头）数据集
数据集概览
- 任务：变阻抗抓取（variable impedance pick），操作员在线调节刚度与阻尼，实现柔顺抓取/操作。
- 任务场景：冰箱场景（fridge scenario）。
- 采集方式：动觉示教（Kinesthetic teleoperation），基于可变导纳控制器（Variable Admittance Controller, VAC）。
- 机器人平台：Doosan M0609 机械臂 + Inspire RH56 手爪 + Bota 腕部力/力矩传感器。
- 数据格式：LeRobot v2 格式（Parquet + MP4）。
- 数据集规模：
- 片段数（Episodes）：200
- 帧数（Frames）：54,833
- 采样率（Rate）：20 Hz
- 相机：1 个 RGB 摄像头，分辨率 640×480，字段名为
observation.images.camera。
数据集特点
包含完整的导纳状态、操作员在线调节的刚度/阻尼指令以及同步的 Bota 力/力矩数据，支持学习输出柔顺参数（预测 K、ζ）的策略，以及力条件模仿学习。
特征模式（每时间步）
| 特征键 | 维度 | 含义 |
|---|---|---|
observation.state |
12 | TCP 位置 (x,y,z) + 旋转向量 (x,y,z) + 6 个手爪关节值 |
observation.wrench |
6 | Bota 力/力矩（基坐标系）：Fx,Fy,Fz (N), Tx,Ty,Tz (Nm) |
observation.admittance_params |
4 | 平动刚度 K_trans (N/m)、转动刚度 K_rot (Nm/rad)、平动阻尼 B_trans、转动阻尼 B_rot |
observation.stiffness_cmd |
1 | 指令平动刚度 K_trans_cmd (N/m) |
observation.zeta |
1 | 指令阻尼比 ζ（默认 1.2） |
observation.target_pose |
— | 导纳目标位姿 |
observation.images.camera |
640×480 | 单 RGB 摄像头图像 |
action.user_cmd |
6 | 操作员增量指令 d{x,y,z,rx,ry,rz}（导纳滤波前） |
action.vel_cmd |
6 | 笛卡尔速度 vx,vy,vz (mm/s), wx,wy,wz (deg/s)（导纳滤波后） |
action.absolute |
12 | 绝对 TCP + 手爪目标 |
action.delta |
— | 增量 TCP 目标 |
next.done |
1 | 片段终止标志 |
Inspire 手爪在后续策略中被当作二元开/抓取（binary open/grasp）使用。action.user_cmd 是操作员意图（导纳滤波前），action.vel_cmd 是滤波后执行的速度——策略可以模仿任意一侧。
数据集目录结构（LeRobot v2）
dataset/ ├── meta/{info.json, episodes.jsonl, tasks.jsonl} ├── data/chunk-000/episode_NNNNNN.parquet └── videos/chunk-000/observation.images.camera/episode_NNNNNN.mp4
使用示例
python from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
ds = LeRobotDataset("aleleanza/vac-fridge-single-cam") print(ds.num_episodes, ds.num_frames, ds.fps)
硬件配置
- 机械臂：Doosan M0609（6 自由度协作机器人）
- 手爪：Inspire RH56（二元开/抓取）
- 力/力矩传感器：Bota Systems 腕部传感器（
/bota_ft_sensor/wrench），每次试验前校零 - 控制方式：可变导纳控制器（VAC），操作员在线调节刚度 K 和阻尼比 ζ，导纳模块将外力/力矩整合为柔顺运动
- 记录方式：通过项目的
lerobot_recorder进行动觉示教
相关资源
- 配套数据集：
aleleanza/vac-pipe-dual-cam（双摄像头管道插入任务，同一 VAC 记录框架，早期单摄像头阶段） - 预训练模型：
aleleanza/diffusion-policy-vac-fridge（基于本数据集的 8 种输入/输出变体扩散策略消融实验） - 数据采集项目：VAC — Fridge
许可协议
CC-BY-4.0
引用说明
本数据集在 SUPSI 记录，属于 VAC 项目（Doosan M0609 可变导纳操作）的一部分。
