R1_Lite_put_the_tableware_into_the_cupboard
收藏R1_Lite_put_the_tableware_into_the_cupboard 数据集概述
📋 数据集基本信息
- 数据集名称: R1_Lite_put_the_tableware_into_the_cupboard
- 许可证: apache-2.0
- 支持语言: 英语、中文
- 任务类别: 机器人学
- 标签: RoboCOIN, LeRobot
- 数据范围: 100K-1M
🤖 机器人配置
- 机器人类型: R1_Lite
- 代码库版本: v2.1
- 末端执行器类型: 二指夹爪
🏠 场景类型
- 家庭场景
⚡ 原子动作
- 抓取
- 拾取
- 放置
📊 数据集统计
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总情节数 | 143 |
| 总帧数 | 367607 |
| 总任务数 | 1 |
| 总视频数 | 429 |
| 总分块数 | 1 |
| 分块大小 | 1000 |
| 帧率 | 30 |
| 数据集大小 | 15.5GB |
🎯 任务描述
主要任务
将餐具放入橱柜然后返回柜台并关闭
子任务
包含28个不同的子任务：
- 异常
- 关闭橱柜
- 结束
- 空
- 打开橱柜
- 拿起碗并放入橱柜
- 拿起筷子并放入橱柜
- 拿起叉子并放入橱柜
- 拿起盘子并放入橱柜
- 拿起勺子并放入橱柜
- 将筷子放在桌子上
- 将筷子放入餐具盒
- 将碗放在盘子上
- 将碗放在架子上
- 将叉子放入餐具盒
- 将叉子放在桌子上
- 将盘子放在架子上
- 将盘子放在桌子上
- 将勺子放入餐具盒
- 将勺子放在盘子上
- 将勺子放在桌子上
- 拉开橱柜
- 拉开架子
- 从橱柜中取出碗
- 从橱柜中取出筷子
- 从橱柜中取出叉子
- 从橱柜中取出盘子
- 从橱柜中取出勺子
🎥 相机视图
包含3个相机视图
🏷️ 可用标注
子任务标注
- 子任务分割: 细粒度的子任务分割和标注
场景标注
- 场景级描述: 语义场景分类和描述
末端执行器标注
- 方向: 机器人末端执行器运动方向分类
- 速度: 操作过程中的速度大小分类
- 加速度: 运动分析的加速度大小分类
夹爪标注
- 夹爪模式: 夹爪开/关状态标注
- 夹爪活动: 活动状态分类
附加特征
- 末端执行器仿真位姿: 仿真空间中末端执行器的6D位姿信息
- 夹爪开合尺度: 连续的夹爪开合测量
📂 数据划分
- 训练集: 情节0:142
📁 数据集结构
数据文件
- 视频: 包含RGB相机观察的压缩视频文件
- 状态数据: 机器人关节位置、速度和其他状态信息
- 动作数据: 机器人动作命令和轨迹
- 元数据: 情节元数据、时间戳和标注
文件组织
- 数据路径模式:
data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet - 视频路径模式:
videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4 - 分块: 数据组织为1个分块，大小为1000
📊 特征架构
视觉观察
- observation.images.cam_high_rgb: 视频，帧率30，编码av1
- observation.images.cam_left_wrist_rgb: 视频，帧率30，编码av1
- observation.images.cam_right_wrist_rgb: 视频，帧率30，编码av1
状态和动作
- observation.state: float32
- action: float32
时间信息
- timestamp: float32
- frame_index: int64
- episode_index: int64
- index: int64
- task_index: int64
标注
- subtask_annotation: int32
- scene_annotation: int32
👥 作者
贡献者
- RoboCOIN - RoboCOIN团队
🔗 相关链接
- 主页: https://flagopen.github.io/RoboCOIN/
- 论文: https://arxiv.org/abs/2511.17441
- 代码库: https://github.com/FlagOpen/RoboCOIN
- 项目页面: https://flagopen.github.io/RoboCOIN/
- 问题反馈: https://github.com/FlagOpen/RoboCOIN/issues
📄 引用
bibtex @article{robocoin, title={RoboCOIN: An Open-Sourced Bimanual Robotic Data Collection for Integrated Manipulation}, author={Shihan Wu, Xuecheng Liu, Shaoxuan Xie, Pengwei Wang, Xinghang Li, Bowen Yang, Zhe Li, Kai Zhu, Hongyu Wu, Yiheng Liu, Zhaoye Long, Yue Wang, Chong Liu, Dihan Wang, Ziqiang Ni, Xiang Yang, You Liu, Ruoxuan Feng, Runtian Xu, Lei Zhang, Denghang Huang, Chenghao Jin, Anlan Yin, Xinlong Wang, Zhenguo Sun, Junkai Zhao, Mengfei Du, Mingyu Cao, Xiansheng Chen, Hongyang Cheng, Xiaojie Zhang, Yankai Fu, Ning Chen, Cheng Chi, Sixiang Chen, Huaihai Lyu, Xiaoshuai Hao, Yequan Wang, Bo Lei, Dong Liu, Xi Yang, Yance Jiao, Tengfei Pan, Yunyan Zhang, Songjing Wang, Ziqian Zhang, Xu Liu, Ji Zhang, Caowei Meng, Zhizheng Zhang, Jiyang Gao, Song Wang, Xiaokun Leng, Zhiqiang Xie, Zhenzhen Zhou, Peng Huang, Wu Yang, Yandong Guo, Yichao Zhu, Suibing Zheng, Hao Cheng, Xinmin Ding, Yang Yue, Huanqian Wang, Chi Chen, Jingrui Pang, YuXi Qian, Haoran Geng, Lianli Gao, Haiyuan Li, Bin Fang, Gao Huang, Yaodong Yang, Hao Dong, He Wang, Hang Zhao, Yadong Mu, Di Hu, Hao Zhao, Tiejun Huang, Shanghang Zhang, Yonghua Lin, Zhongyuan Wang and Guocai Yao}, journal={arXiv preprint arXiv:2511.17441}, url = {https://arxiv.org/abs/2511.17441}, year={2025} }
📌 版本信息
- v1.0.0 (2025-11): 初始发布
