xarm_lift_medium

该数据集是使用LeRobot创建的机器人数据集，包含800个episodes、20000帧和1个任务。数据以parquet格式存储，视频以mp4格式存储，帧率为15fps。数据集包含多种特征，如图像观察（84x84x3）、状态观察（4个浮点数）、动作（4个浮点数）等。数据集结构详细，包括训练分割、数据路径和视频路径。数据集与论文《Temporal Difference Learning for Model Predictive Control》相关，并遵循MIT许可。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: xarm_lift_medium
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 主页: https://www.nicklashansen.com/td-mpc/
• 相关论文: https://arxiv.org/abs/2203.04955
• 许可证: MIT
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总情节数: 800
• 总帧数: 20000
• 总任务数: 1
• 总视频数: 800
• 数据块数: 1
• 数据块大小: 1000
• 帧率: 15 FPS
• 数据格式: Parquet
• 数据路径模式: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径模式: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4
• 划分: 训练集 (0:800)

数据特征

• observation.image:
  • 类型: 视频
  • 形状: [84, 84, 3] (高度，宽度，通道)
  • 视频信息:
    • 帧率: 15.0
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 是否为深度图: 否
    • 包含音频: 否
• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [4]
  • 名称: motor_0, motor_1, motor_2, motor_3
• action:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [4]
  • 名称: motor_0, motor_1, motor_2, motor_3
• episode_index: 数据类型 int64，形状 [1]
• frame_index: 数据类型 int64，形状 [1]
• timestamp: 数据类型 float32，形状 [1]
• next.reward: 数据类型 float32，形状 [1]
• next.done: 数据类型 bool，形状 [1]
• index: 数据类型 int64，形状 [1]
• task_index: 数据类型 int64，形状 [1]

代码库版本

v2.0

引用

bibtex @inproceedings{Hansen2022tdmpc, title={Temporal Difference Learning for Model Predictive Control}, author={Nicklas Hansen and Xiaolong Wang and Hao Su}, booktitle={ICML}, year={2022} }