xarm_cube_binmarker9
收藏资源简介：
xarm_cube_binmarker9是一个用于机器人遥操作的数据集，涉及xArm7机械臂执行“拿起立方体”任务。该数据集在相机帧中烧录了binmarker9触觉覆盖层：每个手指的9个前向运动学投影传感器垫单元上绘制9个箭头，箭头具有固定长度和固定方向（传感器垫法线方向，即手指上的刚性“标志”），且仅当该手指的二进制接触状态为ON时绘制。覆盖层仅携带每个手指的接触位，不包含力大小或力方向信息。该数据集是为评估覆盖层呈现方式/显著性对模型性能的影响而设计的，与binmarker变体形成对照。数据集包含100个episode，共13103帧，采样频率为10 Hz，采用LeRobot v2.1格式。数据包括：agent视角图像（224x224x3）、腕部图像（224x224x3，覆盖层已烧录）、8维状态（末端执行器位置、轴角、夹爪状态）和7维动作（世界坐标系下的位置增量、轴角增量、夹爪命令）。接触检测通过归一化偏移、最大细胞L2范数、迟滞和去抖方法实现，阈值与binmarker变体相同。
xarm_cube_binmarker9 is a dataset for robot teleoperation, involving an xArm7 robotic arm performing the pick up cube task. The dataset has binmarker9 tactile overlays burned into camera frames: 9 arrows are drawn on the 9 forward kinematics projection sensor pad units of each finger, with fixed length and fixed direction (sensor pad normal direction, i.e., rigid signs on the finger), and only drawn when the binary contact state of that finger is ON. The overlays only carry the contact position of each finger, without force magnitude or direction information. The dataset is designed to evaluate the impact of overlay presentation/saliency on model performance, in contrast to binmarker variants. It contains 100 episodes totaling 13103 frames, sampled at 10 Hz, in LeRobot v2.1 format. Data includes: agent view images (224x224x3), wrist images (224x224x3 with overlays burned in), 8-dimensional state (end-effector position, axis-angle, gripper status), and 7-dimensional action (position increment, axis-angle increment, gripper command in world frame). Contact detection is implemented via normalized offset, max cell L2 norm, hysteresis, and debouncing, with thresholds identical to binmarker variants.
数据集概述：xarm_cube_binmarker9
本数据集是一个用于机器人操控任务的遥操作数据集，基于 xArm7 机械臂，专注于 拾取立方体（任务指令为 "pick up the cube"）的触觉感知研究。
核心特性
- 触觉叠加标记（binmarker9）：在相机帧中叠加可视化标记，每个夹爪手指在 9 个前向运动学投影的传感器垫单元上绘制 9 个箭头。所有箭头具有 固定长度和固定方向（沿传感器框架垫法线方向），仅当该手指的二元接触状态为“ON”时绘制。
- 信息限制：叠加标记仅携带 每手指的接触位（二进制），不包含作用力大小或方向信息。
- 实验设计目的：该变体用于与单一箭头变体（
binmarker）进行对照，二者信息内容相同但呈现形式不同，用以测量对叠加标记视觉显著性/呈现方式的敏感性差异。因 9 个箭头渲染出的墨水量约为 1 个箭头的 3.1 倍，且像素变化独立于触觉数值（在 300 次随机力读数下最大像素变化为 0）。
接触检测方法
- 归一化偏移：使用每个片段前 10 帧（归位后、夹爪张开）的已知空闲帧中位数作为偏移量，避免整体中位数受接触污染。
- 判定指标：9 个单元归一化向量 L2 范数的最大值（“max-cell”），空闲帧 p99.5 ≤ 0.24，实际接触 ≥ ~0.3。
- 迟滞与去抖动：施密特触发器机制，连续 2 帧 ≥ 0.25 触发“ON”，连续 3 帧 < 0.18 触发“OFF”，片段边界处状态重置。检测器及阈值与
binmarker变体完全一致。
数据内容
- 规模：100 个片段，共 13103 帧，采样频率 10 Hz，采用 LeRobot v2.1 格式。
- 传感器模态：
image（224×224×3，智能体视角，已烧录叠加标记）wrist_image（224×224×3，已烧录叠加标记）state（8 维：末端位置、轴角、夹爪状态）actions（7 维世界坐标系增量动作：位置增量、轴角增量、夹爪张合指令 {-1, +1}）
注：与同任务其他叠加变体使用相同的原始录制数据，仅烧录像素不同。
