sim_gamepad_dataset_test

该数据集是使用LeRobot创建的机器人学数据集，采用Apache 2.0许可证。数据集包含30个总片段，1154帧，1个总任务，数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为10fps。数据集结构包括训练分割，数据以parquet文件格式存储，视频以mp4格式存储。特征包括前视和腕部摄像头的图像观察、状态、动作、时间戳和各种索引，具有详细的数据类型和形状描述。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: sim_gamepad_dataset_test
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集规模与结构

• 总情节数: 30
• 总帧数: 1154
• 总任务数: 1
• 数据分割: 全部数据用于训练 (train: "0:30")
• 数据存储格式: Parquet 文件
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 帧率: 10 FPS
• 数据块大小: 1000
• 代码库版本: v3.0

数据特征

数据集包含以下特征字段：

观测数据

• observation.images.front: 前置摄像头视频数据。
  • 数据类型: 视频
  • 形状: [3, 128, 128] (通道，高度，宽度)
  • 视频信息: 高度128像素，宽度128像素，编码AV1，像素格式yuv420p，非深度图，帧率10 FPS，3通道，无音频。
• observation.images.wrist: 腕部摄像头视频数据。
  • 数据类型: 视频
  • 形状: [3, 128, 128] (通道，高度，宽度)
  • 视频信息: 高度128像素，宽度128像素，编码AV1，像素格式yuv420p，非深度图，帧率10 FPS，3通道，无音频。
• observation.state: 状态观测数据。
  • 数据类型: float32
  • 形状: [18]

动作与奖励

• action: 动作数据。
  • 数据类型: float32
  • 形状: [4]
• next.reward: 奖励信号。
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• next.done: 情节终止标志。
  • 数据类型: bool
  • 形状: [1]

补充信息

• complementary_info.discrete_penalty: 离散惩罚。
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
  • 名称: discrete_penalty
• complementary_info.grasp_penalty: 抓取惩罚。
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
  • 名称: grasp_penalty

索引与元数据

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

文件路径模式

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

缺失信息

• 主页: 未提供
• 论文: 未提供
• 引用 BibTeX: 未提供