libero_plus_object_add_object_all_iiwa

该数据集是一个机器人操作数据集，使用LeRobot工具创建，专注于对象添加任务。数据集包含来自iiwa机器人的多摄像头视觉和状态数据，采集频率为20fps。它包括538个总剧集、79367个总帧和10个任务。数据特征涵盖观察状态（如关节状态、末端执行器状态、夹持器状态）、多个图像（手腕图像、前视图图像、侧视图图像，均为256x256 RGB视频），以及动作、时间戳、帧索引等。数据以parquet格式存储，总大小约100MB，适用于机器人学习和强化学习研究。This dataset is a robot manipulation dataset created using the LeRobot tool, focusing on object addition tasks. It includes multi-camera visual and state data from an iiwa robot, collected at a frequency of 20fps. The dataset consists of 538 total episodes, 79367 total frames, and 10 tasks. Data features cover observation states (such as joint states, end-effector states, gripper states), multiple images (wrist images, front-view images, side-view images, all as 256x256 RGB videos), as well as actions, timestamps, frame indices, and more. The data is stored in parquet format, with a total size of approximately 100MB, making it suitable for robot learning and reinforcement learning research.

原始信息汇总

数据集概述

• 名称：libero_plus_object_add_object_all_iiwa
• 许可证：Apache-2.0
• 任务类别：机器人学（Robotics）
• 标签：LeRobot, libero, libero-plus, iiwa, multicam, add_object
• 数据集大小：总帧数 79,367，总片段数 538，总任务数 10，数据文件大小约 100 MB，视频文件大小接近 1e-06 MB
• 机器人类型：iiwa
• 帧率：20 FPS

数据集结构

• 数据格式：使用 Parquet 文件存储，视频文件存储为 MP4 格式
• 特征：
  • 观测状态（observation.state）：8 维浮点向量，包含机器人末端执行器位置（x, y, z）、轴角（axis_angle1-3）以及夹爪状态（gripper, gripper）
  • 末端执行器状态（observation.states.ee_state）：6 维浮点向量，包含位置（x, y, z）和轴角（axis_angle1-3）
  • 关节状态（observation.states.joint_state）：7 维浮点向量，包含关节 0-6 的角度
  • 夹爪状态（observation.states.gripper_state）：2 维浮点向量，表示夹爪开合
  • 图像：包含四个摄像头视角，分辨率均为 256x256，RGB 三通道，使用 AV1 编码：
    • observation.images.image（主视角）
    • observation.images.wrist_image（腕部相机）
    • observation.images.frontview_image（前视图）
    • observation.images.sideview_image（侧视图）
  • 动作（action）：7 维浮点向量，包含位置（x, y, z）、轴角（axis_angle1-3）和夹爪动作
  • 时间戳（timestamp）：1 维浮点
  • 帧索引（frame_index）：1 维整数
  • 片段索引（episode_index）：1 维整数
  • 索引（index）：1 维整数
  • 任务索引（task_index）：1 维整数
• 数据分割：仅包含训练集，覆盖片段索引 0 至 537

数据集用途

• 该数据集适用于机器人操作任务的模仿学习或强化学习研究，涉及物体添加（add_object）场景，使用 iiwa 机器人平台，支持多摄像头输入。