trash_paper_v2

该数据集是一个机器人学数据集，基于LeRobot框架构建，专门为RoArm M3机器人设计。它包含26个episodes，总计6418帧数据，帧率为20fps。数据特征包括机器人的动作（action）和观察状态（observation.state），均为6维浮点数组，表示机器人的关节位置（如base.pos、shoulder.pos、elbow.pos、wrist.pos、roll.pos、gripper.pos）。观察数据还包括来自手腕和前方摄像头的视频图像，分辨率为480x640，3通道，使用AV1编码。数据集以parquet文件格式存储数据，视频以mp4格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。该数据集主要用于训练和评估机器人控制模型，适用于机器人学研究和实际应用。This dataset is a robotics dataset created using the LeRobot framework, specifically for the RoArm M3 robot. It contains 26 episodes with a total of 6418 frames at a frame rate of 20fps. The data features include robot actions (action) and observation states (observation.state), both represented as 6-dimensional floating-point arrays indicating joint positions (e.g., base.pos, shoulder.pos, elbow.pos, wrist.pos, roll.pos, gripper.pos). Observation data also includes video images from wrist and front cameras, with a resolution of 480x640, 3 channels, and encoded using AV1. The dataset is stored in parquet format for data and mp4 format for videos, with total file sizes of 100MB for data and 200MB for videos. It is intended for training and evaluating robot control models, suitable for robotics research and applications.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: trash_paper_v2
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学（Robotics）
• 标签: LeRobot, roarm-m3, lerobot, robotics
• 创建工具: 使用 LeRobot 创建

数据集结构

基本信息

• 代码库版本: v3.0
• 帧率 (FPS): 20
• 总片段数: 26
• 总帧数: 6418
• 总任务数: 1
• 数据块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 机器人类型: roarm_m3

数据划分

• 训练集: 片段 0 到 25（共 26 个片段）

特征字段

字段	数据类型	形状	说明
action	float32	[6]	机器人动作：base.pos, shoulder.pos, elbow.pos, wrist.pos, roll.pos, gripper.pos
observation.state	float32	[6]	机器人状态（与动作命名相同）
observation.images.wrist	视频	[480, 640, 3]	腕部摄像头图像（高度480，宽度640，RGB 3通道）
observation.images.front	视频	[480, 640, 3]	正面摄像头图像（高度480，宽度640，RGB 3通道）
timestamp	float32	[1]	时间戳
frame_index	int64	[1]	帧索引
episode_index	int64	[1]	片段索引
index	int64	[1]	索引
task_index	int64	[1]	任务索引

视频编码信息

• 视频编码: AV1
• 像素格式: yuv420p
• 帧率: 20 FPS
• 视频后端: PyAV
• 关键帧间隔 (GOP): 2
• CRF 值: 30

数据存储路径

• 数据文件路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4