five

eval_so101

收藏
Hugging Face2026-03-10 更新2026-03-10 收录
下载链接:
https://huggingface.co/datasets/indirectX/eval_so101
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集是一个机器人控制相关的数据集,使用LeRobot创建。包含8个episodes,共5562帧数据。数据集包含机器人动作数据(6个关节位置)、状态观测数据(6个关节位置)、手腕和顶部摄像头视频数据(480x640分辨率,30fps)。数据以parquet格式存储,视频以mp4格式存储。机器人类型为so_follower,数据总量约300MB(数据文件100MB,视频文件200MB)。
提供机构:
indirectX
创建时间:
2026-03-10
原始信息汇总

数据集概述

基本信息

  • 数据集名称: eval_so101
  • 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
  • 许可证: Apache-2.0
  • 任务类别: 机器人学
  • 标签: LeRobot

数据集规模

  • 总情节数: 8
  • 总帧数: 5562
  • 总任务数: 1
  • 数据文件大小: 100 MB
  • 视频文件大小: 200 MB
  • 帧率: 30 FPS

数据划分

  • 训练集: 包含全部8个情节

数据结构

数据以Parquet文件格式存储,路径模式为 data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet。 视频以MP4文件格式存储,路径模式为 videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

数据特征

动作空间

  • 特征名: action
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 描述: 包含6个关节的位置指令:
    • shoulder_pan.pos
    • shoulder_lift.pos
    • elbow_flex.pos
    • wrist_flex.pos
    • wrist_roll.pos
    • gripper.pos

状态观测

  • 特征名: observation.state
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 描述: 包含6个关节的当前位置:
    • shoulder_pan.pos
    • shoulder_lift.pos
    • elbow_flex.pos
    • wrist_flex.pos
    • wrist_roll.pos
    • gripper.pos

图像观测

腕部摄像头

  • 特征名: observation.images.wrist
  • 数据类型: 视频
  • 形状: [480, 640, 3] (高度, 宽度, 通道)
  • 视频信息:
    • 编码格式: AV1
    • 像素格式: yuv420p
    • 非深度图
    • 帧率: 30 FPS
    • 通道数: 3
    • 无音频

顶部摄像头

  • 特征名: observation.images.top
  • 数据类型: 视频
  • 形状: [480, 640, 3] (高度, 宽度, 通道)
  • 视频信息:
    • 编码格式: AV1
    • 像素格式: yuv420p
    • 非深度图
    • 帧率: 30 FPS
    • 通道数: 3
    • 无音频

元数据特征

  • timestamp: 时间戳 (float32, 形状 [1])
  • frame_index: 帧索引 (int64, 形状 [1])
  • episode_index: 情节索引 (int64, 形状 [1])
  • index: 索引 (int64, 形状 [1])
  • task_index: 任务索引 (int64, 形状 [1])

可视化

可通过以下链接可视化数据集:https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=indirectX/eval_so101

引用信息

  • 主页: 未提供
  • 论文: 未提供
  • BibTeX引用: 未提供
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作