demo_src_threading_task_D2_robot_Panda_gripper_PandaGripper

该数据集使用LeRobot工具创建，是一个机器人领域的跨具身数据集，专门为模仿学习任务设计。数据集包含100个episodes，总计22583帧数据，帧率为20fps。数据以parquet格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。数据集特征包括动作（7维浮点向量，表示dx, dy, dz, drx, dry, drz和夹爪控制）、观测状态（2维浮点向量）、末端执行器位姿（7维浮点向量，包括位置和四元数）、夹爪状态（6维浮点向量）、关节位置（7维浮点向量），以及组合特征如末端执行器夹爪和关节夹爪。此外，还包含来自agentview和wrist视角的图像观测（256x256 RGB视频）。数据集中还包含时间戳、帧索引、episode索引等元数据。数据集适用于机器人控制、模仿学习和跨具身策略研究。

This dataset is created using LeRobot and is a cross-embodiment dataset in the robotics domain, specifically designed for imitation learning tasks. It contains 100 episodes, totaling 22583 frames of data with a frame rate of 20fps. The data is stored in parquet format, with a total data file size of 100MB and a video file size of 200MB. Dataset features include actions (7-dimensional floating-point vector representing dx, dy, dz, drx, dry, drz, and gripper control), observation states (2-dimensional floating-point vector), end-effector poses (7-dimensional floating-point vector including position and quaternion), gripper states (6-dimensional floating-point vector), joint positions (7-dimensional floating-point vector), and combined features such as end-effector gripper and joint gripper. Additionally, it includes image observations from agentview and wrist perspectives (256x256 RGB video). The dataset also contains metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. It is suitable for robotics control, imitation learning, and cross-embodiment policy research.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: demo_src_threading_task_D2_robot_Panda_gripper_PandaGripper
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总片段数 (total_episodes): 100
• 总帧数 (total_frames): 22,583
• 总任务数 (total_tasks): 1
• 帧率 (fps): 20
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 数据块大小 (chunks_size): 1000
• 机器人类型: 跨实体 (cross_embodiment)

数据划分

• 训练集 (train): 0 至 99 片段（共 100 个片段）

特征结构

动作 (action)

• 数据类型: float32
• 形状: (7,)
• 特征名称: dx, dy, dz, drx, dry, drz, gripper

观测状态 (observation.state)

• 数据类型: float32
• 形状: (2,)
• 特征名称: zero0, zero1

观测末端执行器 (observation.eef)

• 数据类型: float32
• 形状: (7,)
• 特征名称: eef_pos_x, eef_pos_y, eef_pos_z, eef_quat_x, eef_quat_y, eef_quat_z, eef_quat_w

观测夹爪 (observation.gripper)

• 数据类型: float32
• 形状: (6,)
• 特征名称: gripper_qpos_0 至 gripper_qpos_5

观测关节 (observation.joint)

• 数据类型: float32
• 形状: (7,)
• 特征名称: joint_pos_0 至 joint_pos_6

观测末端执行器与夹爪 (observation.eef_gripper)

• 数据类型: float32
• 形状: (13,)
• 特征名称: 包含 eef_pos_x 至 eef_quat_w 及 gripper_qpos_0 至 gripper_qpos_5

观测关节与夹爪 (observation.joint_gripper)

• 数据类型: float32
• 形状: (13,)
• 特征名称: 包含 joint_pos_0 至 joint_pos_6 及 gripper_qpos_0 至 gripper_qpos_5

观测图像 - 代理视角 (observation.images.agentview)

• 类型: 视频
• 形状: 256x256x3 (RGB)
• 编码: AV1, 20 FPS

观测图像 - 腕部视角 (observation.images.wrist)

• 类型: 视频
• 形状: 256x256x3 (RGB)
• 编码: AV1, 20 FPS

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)，均为标量数据。

文件存储结构

• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4