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该数据集是使用LeRobot框架创建的机器人操控数据集，包含Franka机器人在执行任务时的观测和动作数据。具体包括：机器人状态（笛卡尔位置、速度、关节位置、速度、夹爪位置）、动作（笛卡尔速度、位置、关节速度、位置、夹爪动作）、多个摄像头图像（左腕、右腕、侧视1、侧视2）以及遥测数据（电机扭矩、末端执行器力/力矩等）。数据集共有200个episode，78393帧，1个任务，数据以15fps采集，并包含成功标志、奖励、干预标志等元信息。This dataset is a robot manipulation dataset created using the LeRobot framework, containing observation and action data from a Franka robot performing tasks. It includes: robot states (Cartesian position, velocity, joint positions, velocities, gripper position), actions (Cartesian velocity, position, joint velocities, positions, gripper actions), multiple camera images (left wrist, right wrist, side view 1, side view 2), and telemetry data (motor torque, end-effector force/torque, etc.). The dataset consists of 200 episodes, 78393 frames, 1 task, data collected at 15fps, and includes metadata such as success flags, rewards, and intervention flags.

原始信息汇总

数据集概述

• 任务类型: 机器人操作 (Robotics)
• 许可协议: Apache-2.0
• 机器人类型: Franka（Franka Emika 机械臂）
• 总样本: 200 个回合 (episodes)，78,393 帧 (frames)
• 任务数量: 1 个任务
• 采集频率: 15 FPS
• 数据格式: Parquet (数据) + MP4 (视频，AV1 编码)
• 数据规模: 数据文件约 100 MB，视频文件约 200 MB

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传感器与观测数据

该数据集包含多种传感器观测信息，主要包括：

状态观测 (observation.state)

• 笛卡尔位置与姿态: 机械臂末端的位置（x, y, z）和姿态（roll, pitch, yaw）
• 关节位置与速度: 7 个关节的角度和角速度
• 夹爪位置: 夹爪的开合状态

图像观测 (observation.images)

四个摄像头视角均提供 480x640 分辨率的 RGB 视频流，帧率 15 FPS：

• wrist_left (左手腕摄像头)
• wrist_right (右手腕摄像头)
• side_1 (侧方摄像头 1)
• side_2 (侧方摄像头 2)

遥测数据 (telemetry.franka)

• 外部电机扭矩: 7 个关节的外部施加扭矩
• 测量电机扭矩: 实际测量到的电机扭矩
• 计算关节扭矩: 经算法计算的关节扭矩
• 末端执行器力/力矩: 六维力/力矩传感器数据

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动作空间 (Action)

动作数据包含多种表征方式：

• 任务动作: 7 维，包含末端速度（x, y, z, roll, pitch, yaw）及夹爪速度指令
• 派生动作表征: 笛卡尔速度、笛卡尔位置、关节速度、关节位置、夹爪位置、夹爪速度

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环境标注与任务信息

字段用于描述每个回合的机器状态与语义信息，包括：

• success（是否成功）、reward（奖励信号）、done（回合结束标志）
• intervention（是否有人类干预）、is_valid（数据有效性）
• steps_to_go（剩余步数）
• arm_id、policy_id、task_index（任务标识）
• 额外环境信息：绳索位置（rope_x）、左侧/右侧夹具的姿态与位姿（clip_left_*、clip_right_*）
• 统一数据索引字段：timestamp、frame_index、episode_index、index

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数据划分与工具

划分类型	范围
训练集 (train)	全部 200 个回合 (0:200)

该数据集由 LeRobot (Hugging Face 开源机器人学习框架) 创建，可用于机器人模仿学习、强化学习等研究。用户可通过 Hugging Face 平台的可视化工具对数据进行预览。