eval_act_baseline_v7_round1

该数据集是一个基于LeRobot框架创建的机器人控制数据集，专门针对so_follower机器人。它包含24个训练片段，总计3950帧，帧率为30帧每秒。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：动作数据（由6个浮点型关节位置组成，具体为肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观测状态（与动作相同的6个关节位置）、图像观测（来自前置和侧置摄像头，分辨率为480x640，3通道，视频编码为av1），以及元数据如时间戳、帧索引、片段索引、索引和任务索引。所有数据均用于训练目的，未包含测试或验证分割。

This dataset is a robot control dataset created using the LeRobot framework. It contains 24 training episodes for the so_follower robot, totaling 3950 frames at a frame rate of 30fps. The data is stored in parquet format, with a total data file size of 100MB and video file size of 200MB. Dataset features include actions (6 floating-point joint positions: shoulder translation, shoulder lift, elbow bend, wrist bend, wrist rotation, and gripper position), observation states (the same 6 joint positions as actions), image observations from front and side cameras (resolution 480x640, 3 channels, video encoded as av1), and metadata such as timestamps, frame index, episode index, index, and task index. All data is used for training, with no test or validation splits.

原始信息汇总

数据集概述：eval_act_baseline_v7_round1

基本信息

• 数据集地址：https://huggingface.co/datasets/seriintan/eval_act_baseline_v7_round1
• 许可协议：Apache-2.0
• 任务类别：机器人学（Robotics）
• 标签：LeRobot
• 创建工具：使用 LeRobot 创建

数据集规模

• 总片段数：24
• 总帧数：3950
• 总任务数：1
• 块大小：1000
• 数据文件大小：100 MB
• 视频文件大小：200 MB
• 帧率：30 FPS
• 数据集划分：训练集（片段 0:24）

机器人信息

• 机器人类型：so_follower

特征结构

动作特征（action）

• 数据类型：float32
• 维度：6
• 动作名称：shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos

观察状态（observation.state）

• 数据类型：float32
• 维度：6
• 状态名称：与动作特征一致（shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos）

图像观察（observation.images）

• 摄像头视角：front（正面）、side（侧面）
• 图像尺寸：480×640 像素
• 通道数：3（RGB）
• 视频编码：av1
• 像素格式：yuv420p
• 帧率：30 FPS
• 非深度图

其他特征

• timestamp：时间戳（float32，1维）
• frame_index：帧索引（int64，1维）
• episode_index：片段索引（int64，1维）
• index：索引（int64，1维）
• task_index：任务索引（int64，1维）

数据路径

• 数据文件路径：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4