dlr_sara_grid_clamp

该数据集是使用LeRobot创建的，与机器人技术相关。数据集包含107个片段，7622帧，1个任务和107个视频。数据格式包括观察（图像和状态）、动作、时间戳和其他元数据。数据集结构详细描述了每个特征的数据类型和形状，例如图像的分辨率为480x640x3，状态和动作分别包含12和7个浮点数。数据集采用MIT许可证，并与一篇关于引导强化学习用于操作技能的研究论文相关联。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: lerobot/dlr_sara_grid_clamp
• 许可证: MIT
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 代码库版本: v2.0
• 机器人类型: 未知
• 论文: A guided reinforcement learning approach using shared control templates for learning manipulation skills in the real world

数据集结构

• 总集数: 107
• 总帧数: 7622
• 总任务数: 1
• 总视频数: 107
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 5 fps
• 数据格式: Parquet
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

• observation.images.image:
  • 类型: 视频
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 视频信息:
    • 帧率: 5.0
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 深度图: 否
    • 音频: 无
• language_instruction:
  • 类型: 字符串
  • 形状: [1]
• observation.state:
  • 类型: float32
  • 形状: [12]
  • 名称: motor_0 到 motor_11
• action:
  • 类型: float32
  • 形状: [7]
  • 名称: motor_0 到 motor_6
• timestamp:
  • 类型: float32
  • 形状: [1]
• episode_index:
  • 类型: int64
  • 形状: [1]
• frame_index:
  • 类型: int64
  • 形状: [1]
• next.reward:
  • 类型: float32
  • 形状: [1]
• next.done:
  • 类型: bool
  • 形状: [1]
• index:
  • 类型: int64
  • 形状: [1]
• task_index:
  • 类型: int64
  • 形状: [1]

引用

bibtex @article{padalkar2023guided, title={A guided reinforcement learning approach using shared control templates for learning manipulation skills in the real world}, author={Padalkar, Abhishek and Quere, Gabriel and Raffin, Antonin and Silv{e}rio, Jo{~a}o and Stulp, Freek}, journal={Research square preprint rs-3289569/v1}, year={2023} }