eval_act_wiping_11_unsaturated_fix_stiff

该数据集用于评估训练好的ACT（动作分块变换器）白板擦拭策略。它包含30个固定部署的episode，由定制机械臂在自主模式下执行，任务是擦拭白板上的标记。数据集记录了动作、观察状态、手腕和后方RGB摄像头视频、环境状态（力/力矩）等信息，并包含了每个episode的详细规划（标记位置、类型、大小）和结果评估（成功、移除比例、失败模式等）。所有episode均以50fps录制，机器人控制频率为50Hz。This dataset is used to evaluate a trained ACT (Action Chunking Transformer) whiteboard wiping strategy. It contains 30 fixed-deployment episodes, executed by a custom robotic arm in autonomous mode, with the task of wiping markers off a whiteboard. The dataset records actions, observation states, wrist and rear RGB camera videos, environmental states (force/torque), and includes detailed planning for each episode (marker positions, types, sizes) and result evaluations (success, removal ratio, failure modes, etc.). All episodes are recorded at 50fps with a robot control frequency of 50Hz.

原始信息汇总

数据集详情总结

数据集基本信息

• 数据集名称: eval_act_wiping_11_unsaturated_fix_stiff
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类型: 机器人技术（Robotics）
• 标签: LeRobot
• 创建工具: 该数据集使用 LeRobot 创建

数据集用途

该数据集用于评估经过训练的 ACT（Action Chunking with Transformers）白板擦拭策略。具体为固定部署滚动测试（deployment rollouts），其数据不应用于训练或验证，仅用于评估模型在白板擦拭任务上的表现。

数据集规模

指标	数值
总片段数（episodes）	30
总帧数	39695
总任务数	1
采样率（FPS）	50
数据文件大小	20 MB
视频文件大小	200 MB
训练/测试划分	全部为训练集（train: 0:30）

机器人配置

• 机器人类型: 自定义机械臂（custom_manipulator）
• 代码库版本: v3.0
• 策略模式: 自主运行（autonomous）
• 控制频率: 50 Hz

数据特征结构

动作（Action）

• 维度: 13
• 包含: 位置坐标 (x, y, z)、6D 方向、运动刚度、侧向刚度、垂直刚度、夹爪控制

观测状态（Observation.state）

• 维度: 12
• 包含: 位置坐标、6D 方向、夹爪状态、夹爪力、物体检测

图像观测（Observation.images）

• 手腕摄像头（wrist_rgb）: 480×640×3，H.264 编码，50 FPS
• 后方摄像头（behind_rgb）: 480×640×3，H.264 编码，50 FPS

环境状态（Observation.environment_state）

• 维度: 6
• 包含: 力/力矩传感器数据（Fx, Fy, Fz, Tx, Ty, Tz）

其他特征

• 时间戳（timestamp）、帧索引（frame_index）、片段索引（episode_index）、全局索引（index）、任务索引（task_index）

实验协议设定

固定条件

每次测试保持相同的硬件、橡皮擦及抓取方式、相机安装与标定、白板、马克笔类型/颜色、控制频率以及策略设置。

片段内流程

• 策略全程自主运行
• 非安全必要不予人工协助
• 开始后不重新定位场景

成功定义

• 主要标准: 意图标记至少清除90%，且机器人安全收回，无危险接触
• 次要标准: 无人工干预、无碰撞、无持续的非预期接触丢失、无提前终止

失败模式分类

包括：错过标记、部分覆盖、接触丢失、力过大、振荡/抖动、错误区域、提前收回、收回失败、碰撞、停滞、传感器故障、安全干预等。

测试场景规划

每个片段设置了不同的白板标记类型和位置，主要包括：

类型	特征
小方块	中心区域，小尺寸
不规则涂鸦	中等尺寸，中心附近
宽矩形	中等尺寸
竖直线	大尺寸，中心偏左
水平线	大尺寸，中心偏右

测试结果字段（如成功与否、标记清除比例、干预情况等）在数据集中预留了记录位置，具体测试结果由评测者填充。