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fmb_multi

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Hugging Face2026-06-15 更新2026-06-15 收录
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资源简介:

FMB多物体(LeRobot v3)数据集是Functional Manipulation Benchmark(FMB)中多物体操作演示(组装板)的LeRobot数据集v3移植版本,使用Franka Panda机械臂记录。这是一个重新格式化的衍生版本,而非原始发布。数据集包含三个组装板(board_1, board_2, board_3)的演示,共1804个episodes(board_1: 600, board_2: 600, board_3: 604),总计338,188帧,帧率为10 fps。特征包括:来自四个摄像头(side_1, side_2, wrist_1, wrist_2)的RGB图像(分辨率256×256,已从BGR转换为RGB)、机器人状态(关节位置(7维)、关节速度(7维)、末端执行器位姿(7维)、末端执行器速度(6维)、夹爪状态(1维))、末端执行器力(3维,基于末端执行器坐标系)、末端执行器扭矩(3维,基于末端执行器坐标系)、雅可比矩阵(42维)以及命令的笛卡尔动作(7维)。每帧任务标注为激活的技能原语(如抓取、插入、重新抓取、放置到夹具)。注意:数据集未包含深度图,动作直接使用FMB命令动作,未进行下一姿势重建。

提供机构:
robot-lev
创建时间:
2026-06-15
原始信息汇总

数据集概述:FMB multi-object (LeRobot v3)

数据集名称:FMB multi-object (LeRobot v3)
许可证:CC-BY-4.0
任务类别:机器人学 (robotics)
标签:LeRobot, fmb, 操作 (manipulation), Franka, 力/力矩, 接触丰富, 装配

数据集规模:100K < n < 1M 帧


数据集来源与说明


数据集内容

  • 演示集数:1804 个 episode
    • board_1: 600 集
    • board_2: 600 集
    • board_3: 604 集
  • 总帧数:338,188 帧,帧率 10 fps
  • 机器人:Franka Panda
  • 摄像头
    • side_1side_2wrist_1wrist_2(RGB,分辨率 256×256)
  • 每帧任务:包含活动的技能原始动作(skill primitive),如 grasp(抓取)、insert(插入)、regrasp(重新抓取)、place_on_fixture(放置到夹具上)

特征字段说明

数据类型 形状 说明
observation.images.{side_1,side_2,wrist_1,wrist_2} video 256×256×3 RGB 图像(由 FMB 的 BGR 转换而来)
observation.state float32 (28,) 关节位置 (7)、关节速度 (7)、末端执行器位姿 (7)、末端执行器速度 (6)、夹爪 (1)
observation.state.joint_position float32 (7,) 关节位置
observation.state.ee_pose float32 (7,) 末端执行器位姿(xyz + 四元数,基座坐标系)
observation.state.gripper float32 (1,) 夹爪状态(0=张开,1=闭合)
observation.force float32 (3,) 末端执行器力(末端执行器坐标系)
observation.torque float32 (3,) 末端执行器力矩(末端执行器坐标系)
observation.jacobian float32 (42,) 机器人雅可比矩阵 (6×7),展平
action float32 (7,) 指令笛卡尔动作(xyz, rpy, gripper)
  • 每 episode 的元数据(boardobject_idtrajectory_idprimitives)存放在 meta/fmb_episodes.json 中。

重要说明(请阅读)

  1. 深度图像已丢弃:仅包含 RGB、力/力矩、本体感知和动作数据,不包含 FMB 原有的 4 个深度图。
  2. BGR → RGB:原始 FMB 图像为 BGR 格式,本数据集已转换为 RGB。
  3. 动作数据:直接使用 FMB 的命令动作(commanded action),未进行下一帧位姿重建。
  4. 帧率:标称 10 fps,源 .npy 文件不含时间戳,帧与帧之间为 1:1 映射。

引用

bibtex @article{luo2024fmb, title = {FMB: a Functional Manipulation Benchmark for Generalizable Robotic Learning}, author = {Luo, Jianlan and Xu, Charles and Liu, Fangchen and Tan, Liam and Lin, Zipeng and Wu, Jeffrey and Abbeel, Pieter and Levine, Sergey}, journal = {arXiv preprint arXiv:2401.08553}, year = {2024} }

转换脚本仓库:github.com/lvjonok/fmb-lerobot-port

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