berkeley_gnm_recon

该数据集为HuggingFace LeRobot格式机器人数据集。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: berkeley_gnm_recon
• 主页: https://sites.google.com/view/recon-robot
• 论文: https://arxiv.org/abs/2104.05859
• 许可证: MIT
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总剧集数: 11834
• 总帧数: 610907
• 总任务数: 1
• 总视频数: 11834
• 总块数: 12
• 块大小: 1000
• 帧率: 3 fps
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

• observation.images.image:
  • 数据类型: 视频
  • 形状: [120, 160, 3]
  • 视频信息:
    • 帧率: 3.0
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 深度图: 否
    • 音频: 无
• language_instruction:
  • 数据类型: 字符串
  • 形状: [1]
• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [9]
  • 名称: motor_0 到 motor_8
• action:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [7]
  • 名称: motor_0 到 motor_6
• timestamp:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• episode_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• frame_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• next.reward:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• next.done:
  • 数据类型: bool
  • 形状: [1]
• index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

bibtex @inproceedings{shah2021rapid, title={Rapid Exploration for Open-World Navigation with Latent Goal Models}, author={Dhruv Shah and Benjamin Eysenbach and Nicholas Rhinehart and Sergey Levine}, booktitle={5th Annual Conference on Robot Learning }, year={2021}, url={https://openreview.net/forum?id=d_SWJhyKfVw} }