so101_conveyor_static_dynamic_left2cm_right2cm_redcube_whitebowl_merged_v1

该数据集是一个机器人学数据集，使用LeRobot工具创建，专门用于机器人任务。数据集包含120个episodes，总计33391帧，数据以parquet格式存储，视频文件以mp4格式存储。数据集结构包括动作数据（如肩部、肘部、腕部和夹爪的位置）、观察数据（包括状态和来自多个摄像头的图像，如后上方、右侧和手腕摄像头），以及时间戳和索引信息。图像分辨率为480x640，帧率为20fps。数据集适用于训练和评估机器人控制模型，支持静态和动态场景下的操作任务。This dataset is a robotics dataset created using the LeRobot tool, specifically designed for robot tasks. It contains 120 episodes, totaling 33,391 frames, with data stored in parquet format and video files in mp4 format. The dataset structure includes action data (such as positions of the shoulder, elbow, wrist, and gripper), observation data (including state and images from multiple cameras, such as rear-top, right-side, and wrist cameras), along with timestamp and index information. The image resolution is 480x640, with a frame rate of 20fps. The dataset is suitable for training and evaluating robot control models, supporting operational tasks in both static and dynamic scenarios.

原始信息汇总

数据集概述

• 名称：so101_conveyor_static_dynamic_left2cm_right2cm_redcube_whitebowl_merged_v1
• 来源：基于 LeRobot 框架创建
• 许可协议：Apache-2.0
• 任务类别：机器人技术（robotics）

数据集规模

• 总片段数（episodes）：120
• 总帧数（frames）：33,391
• 总任务数：1
• 数据文件大小：100 MB
• 视频文件大小：200 MB
• 帧率（fps）：20
• 训练集划分：所有120个片段均用于训练（splits: train 0:120）

机器人类型

• 机器人型号：so_follower

数据特征

数据集包含以下特征字段：

• action：6维浮点数组，对应机器人关节位置指令（shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos）
• observation.state：6维浮点数组，与 action 关节名称一致的机器人状态观测
• observation.images.rear_top：后上方视角视频，分辨率 480×640，3通道（RGB），AV1编码，20fps
• observation.images.right_side：右侧视角视频，分辨率 480×640，3通道（RGB），AV1编码，20fps
• observation.images.wrist：腕部视角视频，分辨率 480×640，3通道（RGB），AV1编码，20fps
• timestamp：时间戳（float32）
• frame_index：帧索引（int64）
• episode_index：片段索引（int64）
• index：全局索引（int64）
• task_index：任务索引（int64）

数据存储结构

• 数据路径：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 配置文件：meta/info.json（代码库版本 v3.0）

可视化

可通过 该空间 在线预览数据集。