artem-pour-water

该数据集是一个机器人操作数据集，使用LeRobot框架创建。包含两个摄像头（umi1和umi2）的视觉观察（600x800像素，30fps视频），以及机器人状态（14维：包括两个机械臂的x,y,z位置、旋转和夹爪状态）和动作（12维：两个机械臂的末端执行器位移）。数据集共有428个回合（episodes），总帧数682312，包含一个任务。数据以parquet和mp4视频格式存储，适用于机器人模仿学习、行为克隆等任务。This dataset is a robot manipulation dataset created using the LeRobot framework. It includes visual observations from two cameras (umi1 and umi2) with 600x800 pixels and 30fps video, robot states (14 dimensions: including x, y, z positions, rotations, and gripper states of two robotic arms), and actions (12 dimensions: end-effector displacements of two robotic arms). The dataset contains 428 episodes with a total of 682,312 frames and one task. Data is stored in parquet and mp4 video formats, suitable for tasks such as robot imitation learning and behavior cloning.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集名为 artem-pour-water，由用户 brandonyang 创建并托管于 Hugging Face，是一个面向机器人操作任务的机器人数据集。

基本信息

• 许可证: Apache 2.0
• 任务类别: 机器人技术（Robotics）
• 相关标签: LeRobot
• 创建方式: 使用 LeRobot 框架创建
• 可视化: 可通过 数据可视化工具 预览数据集

数据规模

• 总片段数 (Episodes): 428
• 总帧数 (Frames): 682,312
• 任务总数: 1
• 数据文件大小: 约 100 MB（Parquet 格式）
• 视频文件大小: 约 200 MB（MP4 格式）
• 数据切分: 训练集包含全部 428 个片段，无验证或测试集划分

数据结构与特征

数据以 Parquet 文件形式存储（路径模式：data/*/*.parquet），图像以 H.264 编码视频形式存储，采样频率为 30 FPS。主要特征包括：

• observation.state（形状: 14）: 机器人状态观测，包含两个 UMI 机械臂（umi1 和 umi2）的末端位姿（x, y, z, rx, ry, rz）以及夹爪状态（gripper），均为 float32 类型。
• action（形状: 12）: 动作指令，对应两个机械臂的六维位姿增量（d_x, d_y, d_z, d_rx, d_ry, d_rz），均为 float32 类型。
• observation.images.umi1 与 observation.images.umi2（形状: 600×800×3）: 两个 UMI 摄像头捕获的 RGB 图像，以 H.264 编码，分辨率 600×800，30 FPS。
• timestamp（形状: 1）: 时间戳。
• frame_index（形状: 1）: 帧索引（int64）。
• episode_index（形状: 1）: 片段索引（int64）。
• index（形状: 1）: 全局索引（int64）。
• task_index（形状: 1）: 任务索引（int64）。

数据内容

该数据集专注于单一任务场景（共 1 个任务），推测任务为“倒水”操作，涉及双 UMI 机械臂的协同控制，包含双目视觉观测和对应的高维动作指令，适用于学习机器人操作策略（如模仿学习或强化学习）。