pick_lift_cube_classifier

该数据集由LeRobot创建，专注于机器人学任务，包含20个总片段和2213个总帧数，数据以parquet格式存储。数据集特征包括6维浮点动作（如肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、手腕弯曲、手腕滚动和夹爪位置）、下一状态奖励、完成标志、离散惩罚、顶部观察图像（3通道、128x128分辨率视频）、6维观察状态、时间戳、帧索引、片段索引、索引和任务索引。数据集用于训练和评估机器人控制模型，支持强化学习应用，如物体拾取和提升任务。

This dataset is created by LeRobot and focuses on robotics tasks, containing a total of 20 episodes and 2213 frames, with data stored in parquet format. The features include 6-dimensional floating-point actions (such as shoulder translation, shoulder elevation, elbow flexion, wrist flexion, wrist roll, and gripper position), next-state reward, completion flag, discrete penalty, top-view observation images (3-channel, 128x128 resolution video), 6-dimensional observation state, timestamp, frame index, episode index, index, and task index. The dataset is used for training and evaluating robot control models, supporting reinforcement learning applications such as object picking and lifting tasks.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集是一个用于机器人操控任务的分类数据集，由 LeRobot 框架创建，旨在支持机器人学习相关研究与开发。数据集共计 20 个片段（episode），总帧数为 2213 帧，数据文件大小约 100 MB，视频文件大小约 200 MB。

数据集配置

• 配置名称: default
• 数据文件格式: Parquet (data/*/*.parquet)
• 训练集划分: train，涵盖第 0 至第 20 个片段

数据特征

数据集包含以下特征：

• action（动作）: 6 维浮点数，分别对应机器人肩关节、肘关节、腕关节和夹爪的位置控制指令。
• next.reward（下一时刻奖励）: 1 维浮点数。
• next.done（下一时刻终止标志）: 1 维布尔值。
• complementary_info.discrete_penalty（补充信息-离散惩罚）: 1 维浮点数。
• observation.images.top（顶部相机图像）: 视频数据，分辨率为 128x128 像素，3 个通道，采用 AV1 编码，帧率为 10 FPS。
• observation.state（状态观测）: 6 维浮点数。
• timestamp（时间戳）: 1 维浮点数。
• frame_index（帧索引）: 1 维整数。
• episode_index（片段索引）: 1 维整数。
• index（全局索引）: 1 维整数。
• task_index（任务索引）: 1 维整数。

许可证

• 许可证类型: Apache-2.0