rollout_pick_n_place_dagger_r7

该数据集使用LeRobot创建，是一个专注于拾取和放置任务的机器人学数据集。它包含动作和观察数据：动作数据由6个关节位置组成，包括肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置；观察数据包括相同的关节位置状态，以及前视图像和注释图像（以视频格式存储，分辨率为480x640，3通道，帧率30fps）。数据集总共有1个episode、2702帧和1个任务，使用so_follower机器人类型，数据以parquet和mp4格式存储，并分为训练集。

This dataset is created using LeRobot and is a robotics dataset focused on pick-and-place tasks. It includes action and observation data: the action data consists of 6 joint positions, such as shoulder translation, shoulder lift, elbow bend, wrist bend, wrist rotation, and gripper position; the observation data includes the same joint position states, along with front-view images and annotated images (stored in video format with a resolution of 480x640, 3 channels, and a frame rate of 30fps). The dataset contains a total of 1 episode, 2702 frames, and 1 task, uses the so_follower robot type, and the data is stored in parquet and mp4 formats, divided into a training set.

原始信息汇总

数据集概述：rollout_pick_n_place_dagger_r7

许可证： Apache-2.0
任务类别： 机器人学（Robotics）
标签： LeRobot
创建工具： 使用 LeRobot 创建

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数据集结构

• 总集数 (Episodes): 1
• 总帧数 (Frames): 2702
• 总任务数 (Tasks): 1
• 帧率 (FPS): 30
• 数据文件大小 (Data Files): 100 MB
• 视频文件大小 (Video Files): 200 MB
• 分块大小 (Chunks Size): 1000
• 数据路径： data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径： videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 机器人类型： so_follower
• 数据划分： 仅包含训练集（train: "0:1"）

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特征（Features）

特征名称	数据类型	形状	说明
action	float32	[6]	机械臂6个关节的动作：shoulder_pan, shoulder_lift, elbow_flex, wrist_flex, wrist_roll, gripper（位置）
observation.state	float32	[6]	机械臂6个关节的状态（与action名称一致）
observation.images.front	视频 (video)	[480, 640, 3]	前置摄像头RGB图像，分辨率480×640，3通道；编码格式av1，帧率30 FPS
observation.images.annotated	视频 (video)	[480, 640, 3]	标注后的前置摄像头RGB图像，分辨率480×640，3通道；编码格式av1，帧率30 FPS
timestamp	float32	[1]	时间戳
frame_index	int64	[1]	帧索引
episode_index	int64	[1]	集数索引
index	int64	[1]	全局索引
task_index	int64	[1]	任务索引

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用途说明

该数据集适用于机器人操作任务中的模仿学习（Imitation Learning）或行为克隆（Behavior Cloning），特别针对“拾取与放置（Pick and Place）”任务，数据由DAgger（数据集聚合）方法采集。

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可视化

可通过以下空间在线可视化数据集：

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