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该数据集是一个用于机器人学任务的机器人控制数据集，使用LeRobot工具创建。数据集包含10个episodes，总计4261帧，采样频率为30fps。数据特征包括：动作（action），表示6个关节位置（肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置）；观测状态（observation.state），同样包含这6个关节位置；观测图像（observation.images.overhead），来自顶置摄像头，分辨率为480x640，3通道彩色视频，编码为AV1格式；以及时间戳、帧索引、episode索引、索引和任务索引等元数据。数据集以Parquet文件格式存储，视频文件为MP4格式，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。机器人类型为so_follower，任务索引总数为1，数据分割为训练集（episodes 0到10）。数据集遵循Apache-2.0许可证。

This dataset is a robot control dataset for robotics tasks, created using the LeRobot tool. It contains 10 episodes, totaling 4261 frames, with a sampling frequency of 30fps. The data features include: action, representing 6 joint positions (shoulder translation, shoulder elevation, elbow flexion, wrist flexion, wrist rotation, gripper position); observation.state, also containing these 6 joint positions; observation.images.overhead, from an overhead camera, with a resolution of 480x640, 3-channel color video encoded in AV1 format; and metadata such as timestamps, frame index, episode index, index, and task index. The dataset is stored in Parquet file format, with video files in MP4 format. The total data file size is 100MB, and the video file size is 200MB. The robot type is so_follower, the total number of task indices is 1, and the data is split into a training set (episodes 0 to 10). The dataset follows the Apache-2.0 license.

原始信息汇总

数据集总览

该数据集是一个面向机器人操控任务的运动规划数据集，遵循 Apache-2.0 许可证，使用 LeRobot 框架构建。

数据集结构

• 版本: v3.0
• 帧率 (FPS): 30
• 总片段数: 10
• 总帧数: 4261
• 总任务数: 1
• 机器人类型: so_follower
• 数据划分: 训练集（0-9片段，共10个片段）

特征字段

特征名	数据类型	维度/形状	说明
action	float32	(6,)	6个关节位置指令（肩部、肘部、腕部、夹爪）
observation.state	float32	(6,)	6个关节位置观测（与动作空间一致）
observation.images.overhead	视频 (AV1编码)	480×640×3	俯视相机RGB图像 (30 FPS)
timestamp	float32	(1,)	时间戳
frame_index	int64	(1,)	帧索引
episode_index	int64	(1,)	片段索引
index	int64	(1,)	全局索引
task_index	int64	(1,)	任务索引

数据文件

• 数据文件: Parquet格式，路径为 data/chunk-{index:03d}/file-{index:03d}.parquet
• 视频文件: MP4格式，路径为 videos/{video_key}/chunk-{index:03d}/file-{index:03d}.mp4
• 数据大小: 约100 MB（Parquet）+ 200 MB（视频）

用途

适用于机器人运动规划、模仿学习等研究，包含完整的机器人状态—动作对及俯视视觉观测。