five

pick-50-v1

收藏
Hugging Face2026-01-15 更新2026-01-15 收录
下载链接:
https://huggingface.co/datasets/stycoc/pick-50-v1
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
该数据集由LeRobot创建,包含机器人技术相关的数据。数据集结构包括动作、观察(状态和前后视图图像)、时间戳和各种索引等特征。元数据显示,数据集包含50个片段,15129帧,并分为训练数据。数据文件为parquet格式,并包含相关的视频文件。
提供机构:
stycoc
创建时间:
2026-01-15
原始信息汇总

数据集概述

基本信息

  • 数据集名称: pick-50-v1
  • 托管平台: Hugging Face Datasets
  • 创建工具: 使用 LeRobot 创建
  • 许可证: Apache 2.0
  • 任务类别: 机器人学

数据集规模

  • 总情节数: 50
  • 总帧数: 15129
  • 总任务数: 1
  • 数据文件大小: 100 MB
  • 视频文件大小: 200 MB
  • 帧率: 30 FPS
  • 数据分块大小: 1000
  • 数据划分: 训练集 (0:50)

数据结构与特征

数据以 Parquet 文件格式存储,视频以 MP4 格式存储。

数据特征

  • action (动作):

    • 数据类型: float32
    • 形状: [6]
    • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
  • observation.state (状态观测):

    • 数据类型: float32
    • 形状: [6]
    • 名称: shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
  • observation.images.front (前视图像观测):

    • 数据类型: video
    • 形状: [480, 640, 3] (高度,宽度,通道)
    • 视频信息:
      • 高度: 480
      • 宽度: 640
      • 编解码器: av1
      • 像素格式: yuv420p
      • 是否为深度图: false
      • 帧率: 30
      • 通道数: 3
      • 包含音频: false
  • observation.images.side (侧视图像观测):

    • 数据类型: video
    • 形状: [480, 640, 3] (高度,宽度,通道)
    • 视频信息:
      • 高度: 480
      • 宽度: 640
      • 编解码器: av1
      • 像素格式: yuv420p
      • 是否为深度图: false
      • 帧率: 30
      • 通道数: 3
      • 包含音频: false
  • 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 (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

其他信息

  • 代码库版本: v3.0
  • 机器人类型: so101_follower
  • 主页: 信息缺失
  • 论文: 信息缺失
  • 引用信息: 信息缺失
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作