tidy_up_test

这是一个使用LeRobot框架创建的机器人数据集，专门用于机器人学习和控制任务。数据集包含5个完整的情节，总计3332帧数据，覆盖4个不同任务。数据以parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集特征包括：动作数据（如速度控制，涵盖x、y、z方向速度、手腕速度和手指速度），观察状态数据（包含43个维度，如机器人位置、旋转、传感器读数如激光测距、压力、目标力等，以及环境对象如玩具盒、垃圾桶、游戏手柄的相对位置和距离），图像数据（来自抓取相机和俯视相机的视频，分辨率为384x384，3通道，编码为av1），以及元数据（如时间戳、帧索引、情节索引、任务索引）。机器人类型为stringman，可能是一种特定机器人平台。该数据集适用于机器人控制、强化学习或计算机视觉研究，可用于训练和评估模型在整理、抓取或导航等任务中的性能。This is a robot dataset created using the LeRobot framework, specifically designed for robot learning and control tasks. The dataset contains 5 complete episodes, totaling 3332 frames of data, covering 4 different tasks. Data is stored in parquet file format, with a total data file size of 100MB, video file size of 200MB, and a frame rate of 30fps. Dataset features include: action data (such as velocity control, covering x, y, z direction velocities, wrist velocity, and finger velocity), observation state data (comprising 43 dimensions, such as robot position, rotation, sensor readings like laser ranging, pressure, target force, etc., as well as relative positions and distances of environmental objects like toy boxes, trash bins, and game controllers), image data (videos from a grasping camera and an overhead camera, with a resolution of 384x384, 3 channels, encoded as av1), and metadata (such as timestamps, frame index, episode index, task index). The robot type is stringman, which may be a specific robot platform. This dataset is suitable for robot control, reinforcement learning, or computer vision research, and can be used to train and evaluate model performance in tasks such as tidying, grasping, or navigation.

原始信息汇总

数据集概览

• 名称: tidy_up_test
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (Robotics)
• 标签: LeRobot

该数据集使用 LeRobot 框架创建。

数据集规模

• 总片段数 (Episodes): 5
• 总帧数 (Frames): 3332
• 总任务数 (Tasks): 4
• 帧率 (FPS): 30
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 分块大小 (Chunks Size): 1000
• 数据划分: 训练集 (train) 包含全部 5 个片段（索引 0:5）

数据结构

数据集包含以下主要特征：

• 动作 (action): 5 维向量，类型为 float32，包含速度与角度控制指令。
  • 字段: vel_x, vel_y, vel_z（线速度）, wrist_speed（腕部速度）, finger_speed（手指速度）
• 观测-状态 (observation.state): 43 维向量，类型为 float32，包含机器人本体状态、夹爪位姿、传感器读数及目标物体相对位置等。
• 观测-图像 (observation.images): 包含两个摄像头视角的视频帧。
  • gripper_camera (夹爪相机): 分辨率 384x384，RGB 三通道，AV1 编码，30 FPS。
  • overhead_camera (俯视相机): 分辨率 384x384，RGB 三通道，AV1 编码，30 FPS。
• 时间戳 (timestamp): float32 类型。
• 帧索引 (frame_index): int64 类型。
• 片段索引 (episode_index): int64 类型。
• 全局索引 (index): int64 类型。
• 任务索引 (task_index): int64 类型。

数据集结构文件

数据集的信息结构定义在 meta/info.json 文件中，详细描述了特征、数据路径和视频路径。

• 数据文件路径模板: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模板: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

引用

暂无 BibTex 引用信息。