grab_cup_2cam_v6

这是一个用于SO-101机器人臂的LeRobot v3.0数据集，名为grab_cup_2cam_v6。任务提示为“抓取白色杯子”，使用两个摄像头（fixed和handeye），帧率为30fps。该数据集是对v4版本的改进，去除了死片段、冻结动作前导和长时间静止部分，以确保训练出的策略不会因为静止样本而冻结。数据集中时间戳列故意包含空洞（即删除了一些帧但保留原始时间戳），这用于维持视频解码的正确性，因此用户不能重新编号时间戳或修改视频的from_timestamp字段。动作块按行偏移寻址，可以跨越空洞，且空洞处的漂移小于正常运动，因此是安全的。数据集包含145个episode，共77,881帧。This is a LeRobot v3.0 dataset for the SO-101 robot arm, named grab_cup_2cam_v6. The task prompt is grab the white cup, using two cameras (fixed and handeye) at 30fps. This dataset is an improvement over version v4, removing dead segments, frozen action lead-ins, and long static parts to ensure that the trained policy does not freeze due to static samples. The timestamp column in the dataset intentionally contains gaps (i.e., some frames are deleted but original timestamps are retained) to maintain correct video decoding; therefore, users cannot renumber the timestamps or modify the from_timestamp field of the video. Action blocks are addressed by row offsets, can span gaps, and drift at gaps is smaller than normal motion, making it safe. The dataset contains 145 episodes with a total of 77,881 frames.

原始信息汇总

数据集概述

grab_cup_2cam_v6 是一个用于SO-101机械臂的机器人操作数据集，基于LeRobot v3.0格式，任务指令为**“抓取白色杯子”**。数据集配备两个摄像头（fixed固定视角和handeye手眼视角），采样频率为30fps，适用于SO-101、pi0.5及openpi框架的训练。

核心数据统计

指标	v4（前版）	v6（当前版）
事件段数	146	145
总帧数	104,819	77,881
静止死块占比	24.5%	0.0%
伪造动作步骤占比	2.4%	2.8%

• 本数据集是从v4版本经过清洗得到，剔除了死亡事件段、冻结动作引入段以及长时间静止片段。
• 相比v4，总帧数减少了约26%，但静止死块彻底消除，从而解决了策略因多数样本指示“保持原地”而冻结不动的问题。
• 事件段数量保持在145，未通过切分事件段来缩短，因为切分会将跨事件段边界（以重复最后动作填充且被当作真实样本训练）的样本占比从2.4%提升至9.5%。

数据集特有说明

• timestamp列存在有意的空洞：删除事件段中间部分帧后保留原始时间戳，而不是重新连续编号。LeRobot通过from_timestamp + row.timestamp解码图像，因此不应重新编号timestamp，也不应改动videos/*/from_timestamp，否则会造成状态与图像静默错配。为保证正确性，需维持timestamp == frame_index / fps这一不变量。
• 动作块按行偏移寻址，可跨越时间戳空洞。因仅删除静态片段，跨空洞的最大角度漂移为1.58°，小于正常动作步长的p75值（1.85°），故轨迹无跳跃，仅演示的等待消失。
• 数据集许可证为Apache-2.0，标签类别为机器人技术（robotics）。

训练配置（openpi）

• 数据集已包含范数统计（norm stats）于openpi_assets/目录，无需重新计算，也不应复用v4的统计（分布已变化）。
• openpi中的repo_id="so101/grab_cup_2cam_v6"为本地名而非Hub id，其决定asset_id及范数统计的查找路径。
• 如需重新生成统计，可运行： uv run python scripts/compute_norm_stats.py --config-name pi05_so101_v6
• 推荐训练参数：pi0.5模型，action_dim=32，action_horizon=16，30k步，batch size为32。

版本继承

本数据集取代了grab_cup_2cam_v5（v5目标相同但通过切分为498个更短的事件段实现，不建议使用），推荐直接使用v6。