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so101-multi-pick-table

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Hugging Face2026-01-18 更新2026-01-18 收录
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https://huggingface.co/datasets/alizaidi/so101-multi-pick-table
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官方服务:
资源简介:
该数据集由LeRobot创建,主要用于机器人技术领域。数据集包含动作数据、观察状态、手腕和前置摄像头图像、时间戳以及各种索引。具体特征包括6个浮点型动作数据(如肩部平移、肩部提升、肘部弯曲等)、6个浮点型观察状态数据、480x640x3的手腕摄像头视频数据、720x1280x3的前置摄像头视频数据,以及其他辅助数据如时间戳、帧索引、片段索引等。数据集总共有1个片段,7帧数据,1个任务,数据文件大小为100MB,视频文件大小为200MB,帧率为30fps。
提供机构:
alizaidi
创建时间:
2026-01-18
原始信息汇总

数据集概述

基本信息

  • 数据集名称: so101-multi-pick-table
  • 许可协议: Apache License 2.0
  • 任务类别: 机器人学
  • 标签: LeRobot
  • 创建工具: 使用 LeRobot 创建

数据集规模与结构

  • 总情节数: 1
  • 总帧数: 7
  • 总任务数: 1
  • 数据块大小: 1000
  • 数据文件总大小: 100 MB
  • 视频文件总大小: 200 MB
  • 帧率: 30 FPS
  • 数据分割: 训练集 (train) 包含所有数据 (索引 0:1)
  • 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
  • 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

数据特征

数据集包含以下特征字段:

动作

  • 字段名: action
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 维度名称: ["shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos"]

观测状态

  • 字段名: observation.state
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 维度名称: ["shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos"]

腕部摄像头图像观测

  • 字段名: observation.images.wrist
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 维度名称: ["height", "width", "channels"]
  • 视频信息:
    • 高度: 480 像素
    • 宽度: 640 像素
    • 编码格式: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: 否
    • 帧率: 30 FPS
    • 通道数: 3
    • 包含音频: 否

前部摄像头图像观测

  • 字段名: observation.images.front
  • 数据类型: video
  • 形状: [720, 1280, 3]
  • 维度名称: ["height", "width", "channels"]
  • 视频信息:
    • 高度: 720 像素
    • 宽度: 1280 像素
    • 编码格式: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: 否
    • 帧率: 30 FPS
    • 通道数: 3
    • 包含音频: 否

元数据

  • 时间戳: timestamp,数据类型 float32,形状 [1]
  • 帧索引: frame_index,数据类型 int64,形状 [1]
  • 情节索引: episode_index,数据类型 int64,形状 [1]
  • 索引: index,数据类型 int64,形状 [1]
  • 任务索引: task_index,数据类型 int64,形状 [1]

其他信息

  • 代码库版本: v3.0
  • 机器人类型: so_follower
  • 主页: [More Information Needed]
  • 论文: [More Information Needed]
  • 引用信息: [More Information Needed]
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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