test_r11_20260718_145137
收藏资源简介:
该数据集由LeRobot创建,专注于机器人学习任务。数据集包含10个训练片段,总计3917帧数据,采样频率为30fps。数据特征包括:6维浮点型动作向量(对应肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置)、6维浮点型观测状态向量(与动作相同的关节位置)、顶部摄像头视频观测(分辨率480x640,3通道RGB,AV1编码)、时间戳、帧索引、片段索引、数据索引和任务索引。数据集结构以Parquet文件存储,视频文件以MP4格式存储,机器人类型为so_follower,训练集包含所有10个片段。
This dataset is created by LeRobot and focuses on robot learning tasks. It contains 10 training segments, totaling 3917 frames of data with a sampling frequency of 30fps. Data features include: a 6-dimensional floating-point action vector (corresponding to shoulder translation, shoulder elevation, elbow flexion, wrist flexion, wrist rotation, and gripper position), a 6-dimensional floating-point observation state vector (joint positions identical to the actions), top camera video observations (resolution 480x640, 3-channel RGB, AV1 encoding), timestamps, frame index, segment index, data index, and task index. The dataset structure is stored in Parquet files, video files are stored in MP4 format, the robot type is so_follower, and the training set includes all 10 segments.
数据集概述
数据集名称: test_r11_20260718_145137
任务类别: 机器人学 (Robotics)
标签: LeRobot
许可证: Apache-2.0
创建工具: 使用 LeRobot 生成。
数据集结构
- 数据格式: Parquet 文件
- 配置:
default,数据文件路径为data/*/*.parquet - 元数据文件: meta/info.json
核心特征 (features)
| 特征名称 | 数据类型 | 形状 | 描述 |
|---|---|---|---|
action |
float32 | [6] | 动作指令,包含6个关节位置:shoulder_pan、shoulder_lift、elbow_flex、wrist_flex、wrist_roll、gripper |
observation.state |
float32 | [6] | 机器人状态,与动作维度一致 |
observation.images.top |
视频 | [480, 640, 3] | 顶部摄像头图像,分辨率 480×640,3通道彩色,编码为 AV1,帧率 30fps |
timestamp |
float32 | [1] | 时间戳 |
frame_index |
int64 | [1] | 帧索引 |
episode_index |
int64 | [1] | 回合索引 |
index |
int64 | [1] | 全局索引 |
task_index |
int64 | [1] | 任务索引 |
数据统计
- 总回合数: 10
- 总帧数: 3,917
- 总任务数: 1
- 数据块大小: 1,000 帧/块
- 数据文件大小: 100 MB
- 视频文件大小: 200 MB
- 机器人类型:
so_follower
数据存储路径
- 数据文件:
data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet - 视频文件:
videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
数据集划分
- 训练集 (train): 索引 0 到 9(共10个回合全部用于训练)
可视化
您可以通过以下空间在线可视化该数据集:
Visualize Dataset



