forge-arm-reach
收藏资源简介：
这是一个开放的机器人轨迹数据集，完全在浏览器中、设备上生成，由Institute for Physical AI · Forge（基于浏览器的MuJoCo，在设备上运行）创建。数据集使用机器人`forge_arm`，任务是通过末端执行器到达目标位置。包含11个episodes和3777帧，控制频率为60 Hz。观测状态为7维，动作为3维。数据格式兼容LeRobot v2.1，提供parquet和JSONL两种文件格式，便于加载和使用。数据集通过真实浏览器中的实时Forge平台录制，使用Reach Trials臂预设和自动专家演示，在设备上导出，无需硬件、云服务或安装，可在一分钟内复现。
This is an open robot trajectory dataset, generated entirely in-browser and on-device, created by Institute for Physical AI · Forge (browser-based MuJoCo, running on-device). The dataset uses the robot `forge_arm`, with the task of reaching target positions via the end-effector. It includes 11 episodes and 3777 frames, with a control frequency of 60 Hz. The observation state is 7-dimensional, and the action is 3-dimensional. The data format is compatible with LeRobot v2.1, providing parquet and JSONL file formats for easy loading and use. The dataset was recorded via the real-time Forge platform in a real browser, using the Reach Trials arm preset and automatic expert demonstrations, exported on-device without the need for hardware, cloud services, or installation, and can be reproduced within one minute.
数据集概述：physicalai-bmi/forge-arm-reach
数据集名称：physicalai-bmi/forge-arm-reach
许可证：CC-BY-4.0
任务类别：机器人（robotics）
标签：LeRobot, physical-ai, 模仿学习, 浏览器内
生成方式：该数据集完全在浏览器内、设备端生成，利用 Institute for Physical AI 的 Forge 平台（基于浏览器的 MuJoCo 模拟器）。
机器人与环境：
- 机器人：forge_arm
- 任务：机械臂末端执行器到达目标点
数据集规模：
- 片段数：11
- 总帧数：3777
- 控制频率：60 Hz
观测与动作空间：
- observation.state：7 维
- action：3 维
数据格式：
- 兼容 LeRobot v2.1
meta/目录下包含info.json、episodes.jsonl、tasks.jsonl、stats.json- 每个片段的帧数据以两种格式存储在
data/chunk-000/下：episode_*.parquet：规范的 LeRobot parquet 格式，可直接加载episode_*.jsonl：浏览器导出的原始源文件，供追溯使用
- 提供
to_parquet.py转换脚本，可从 JSONL 复现 parquet 文件
加载示例（Python）： python from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset ds = LeRobotDataset("physicalai-bmi/forge-arm-reach") print(ds[0]["observation.state"], ds[0]["action"])
生成过程：
- 在真实浏览器中录制，使用 Forge 平台的 "Reach Trials" 机械臂预设
- 由自动专家演示生成，在设备端导出
- 无需硬件、云端或安装，用户可在大约一分钟内复现
更多信息：详见 DATASHEET.md，包含数据来源、组成和预期用途。
