r1_stack_blocks_two_fixed_view_500
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这是一个关于在Roboteur R1机器人上执行双臂堆叠块任务的模拟数据集。Roboteur R1是一个配备一对OpenArm v2机械臂的腿部躯干机器人,在SAPIEN物理引擎中通过路径追踪渲染生成。数据集包含500个演示片段,共计123992帧,控制频率和视频频率均为30Hz。提供4个摄像头视角(左头、右头、左腕、右腕),每个分辨率640x360。机器人具有23个关节。特征包括:observation.state(23维关节位置,弧度,绝对角度,夹爪张开度),action(16维动作,对应关节位置,绝对角度),observation.tcp_pose和action.tcp_pose(16维,包含末端执行器位置(米)、单位四元数和夹爪张开度,基于机器人基座坐标系),observation.object_pose(84维,12个物体位姿,每个7维:xyz和单位四元数,世界坐标系),observation.object_valid(12维,指示物体是否使用),以及四个摄像头图像。每个片段都包含场景和机器人姿态的随机变化,包括干扰物(4-10个)、外观变化(纹理、光照)、机器人姿态(六种初始手臂姿态族、五种腿部配置)以及角色变化(哪个块被移动,目标位置)。所有500个片段均成功以堆叠块结束,这是一个干净的演示集合,专家控制器会重试失败的种子并只保留成功片段。
This is a simulated dataset for the bimanual block stacking task on the Roboteur R1 robot. The Roboteur R1 is a legged torso robot equipped with a pair of OpenArm v2 manipulators, rendered using path tracing in the SAPIEN physics engine. The dataset contains 500 demonstration episodes with a total of 123,992 frames, with control and video frequencies both at 30 Hz. It provides 4 camera views (left head, right head, left wrist, right wrist) each at 640x360 resolution. The robot has 23 joints. Features include: observation.state (23-dimensional joint positions in radians, absolute angles, gripper openness), action (16-dimensional actions corresponding to joint positions, absolute angles), observation.tcp_pose and action.tcp_pose (16-dimensional, containing end-effector position in meters, unit quaternion, and gripper openness, based on the robot base coordinate system), observation.object_pose (84-dimensional, 12 object poses each 7-dimensional: xyz and unit quaternion in world coordinates), observation.object_valid (12-dimensional indicating whether the object is used), and four camera images. Each episode contains random variations in scene and robot pose, including distractors (4-10), appearance variations (texture, lighting), robot poses (six initial arm pose families, five leg configurations), and role variations (which block is moved, target position). All 500 episodes end with successfully stacked blocks, representing a clean demonstration collection where the expert controller retries failed seeds and only retains successful episodes.
数据集概述:roboteur/r1_stack_blocks_two_fixed_view_500
基本信息
- 许可证: Apache-2.0
- 任务类型: 机器人操作(Robotics)
- 标签: LeRobot、roboteur、openarm、manipulation、sim2real
- 数据集用途: 模拟双臂积木堆叠任务,基于Roboteur R1平台(OpenArm v2双臂搭配腿部躯干),通过SAPIEN引擎渲染生成
规模与配置
- 回合数(episodes): 500
- 总帧数: 123,992
- 控制/视频速率: 30 Hz
- 相机流: 4个,分辨率均为640x360
- 机器人:
roboteur_r1,共23个关节 - 相机名称:
head_left,head_right,wrist_left,wrist_right
数据特征
| 特征 | 数据类型 | 形状 | 单位 |
|---|---|---|---|
observation.state |
float32 | [23] | 弧度(绝对关节位置;夹爪=开度,0为闭合) |
action |
float32 | [16] | 弧度(绝对关节位置;夹爪=开度,0为闭合) |
observation.tcp_pose |
float32 | [16] | 米(xyz)/单位四元数(wxyz)/弧度(夹爪),机器人基座坐标系 |
action.tcp_pose |
float32 | [16] | 米(xyz)/单位四元数(wxyz)/弧度(夹爪),机器人基座坐标系 |
observation.object_pose |
float32 | [84] | 米(xyz)/单位四元数(wxyz),世界坐标系 |
observation.object_valid |
float32 | [12] | 1.0表示使用,0.0表示未使用 |
observation.images.* |
视频 | [360, 640, 3] | uint8 RGB |
通道命名与状态说明
- 通道命名遵循OpenArm数据集规范(v0.4.0):格式为
f"{部件}_{关节}.pos",顺序为右臂优先,然后左臂,最后是R1本体关节(腰部、腿部、头部,不带部件前缀的无格式形式)。 observation.state[:16]是16维的OpenArm标准向量,observation.state[16:]是末端执行器数据集不具备的腰部、腿部和头部关节。action与observation.state的16个通道顺序一致,状态和动作可逐列一一对应(第i列代表同一个物理关节)。observation.object_pose填充至12个槽位,每个槽位包含x y z qw qx qy qz;槽位0和1是任务积木块,其余为干扰物,名称在meta/r1_scenes.jsonl中按索引对齐。observation.object_valid指示当前回合使用的槽位,未使用的槽位为零值;零位姿按字面理解可能在世界原点产生“幽灵物体”。
单位与约定
- 关节位置: 弧度(绝对值,非增量)
- 夹爪: 开度弧度(0.0 = 闭合,0.785 = 完全打开)
- 末端执行器位置: 米(x y z,机器人基座坐标系)
- 末端执行器旋转: 单位四元数(qw qx qy qz,w在前)
- 物体位姿: 米 + qw qx qy qz(世界坐标系,而非基座坐标系)
- 时间戳: 秒
- 图像: uint8 RGB,640x360
夹爪极性说明
- 双臂均采用更大值表示更开放的约定,状态和动作一致。
- URDF镜像了双臂,右手指关节原始范围为
0 → −0.7854,左指为0 → +0.7854,本数据集记录幅度值,使两臂可直接比较。 - 控制器将夹爪接收为
[−1, +1]的归一化命令,而手臂关节接收绝对弧度;本数据集已转换,使left_gripper.pos在状态和动作中含义一致。 - 每个夹爪在URDF中有两个指关节,第二个是第一个的
<mimic>(乘数1,偏移0,数值相同),仅记录其一。
夹爪开度与指尖间隙映射:
| 开度(rad) | 0.000 | 0.196 | 0.393 | 0.589 | 0.785 |
|---|---|---|---|---|---|
| 指尖间隙(mm) | 0 | 36 | 57 | 74 | 92 |
坐标系与帧信息
- 末端执行器位姿相对于机器人基座,而非世界坐标系。本数据集中两者数值上重合(所有站姿均将基座置于世界原点且旋转为单位阵),但存在两种不重合的站姿,
meta/r1_frames.json记录了所有笛卡尔特征的坐标系。基座位姿(用于转换)在meta/r1_scenes.jsonl的task_info.robot_pose中提供。
场景变异性
每回合都随机化场景和机器人姿态,生成配方记录在 meta/r1_scenes.jsonl(按回合索引),运行级设置(着色器、光线追踪、光照/装饰模式、干扰物与姿态范围)在 meta/r1_generation.json 中。
- 干扰物: 从415个实例的库中抽取4–10个物体,避开任务区域及彼此
- 外观: 地面、墙壁和桌面的纹理独立随机抽取,并带有光照抖动
- 姿态: 六种初始手臂姿态族,带肘部旋转,每臂独立采样;空闲臂保持初始状态
- 高度: 机器人站立在五种测量腿配置之一
- 角色: 移动的积木块和目标积木块均会变化
成功率与质量
- 500/500 回合均以移动积木堆叠并静止结束,属于干净演示语料库,非专家成功率的度量。
- 生成器会重试专家脚本失败的种子,只保留成功案例。
- 当专家必须从笛卡尔路径回退到关节空间路径时,每回合在
expert_failures中标注(全语料库共13次),这些是恢复成功的回合,而非失败回合。



