Airbot_MMK2_storage_badminton

该数据集使用基于LeRobot的扩展格式，并完全兼容LeRobot。它包含了一个机器人操作任务，涉及用左右手分别将羽毛球放入储物盒中。数据集包括49个总片段，8382帧，帧率为30 FPS，总大小为253.84 MB。使用的机器人名为Airbot_MMK2，配备五指夹持器。传感器包括四个RGB摄像头：头部摄像头、左手腕摄像头、右手腕摄像头和前置摄像头。场景为休闲广场，对象包括羽毛球和储物盒。数据集结构遵循LeRobot格式，包含视频文件、状态数据、动作数据和元数据。

原始信息汇总

Airbot_MMK2_storage_badminton 数据集概述

数据集基本信息

• 任务类别: 机器人学
• 语言: 英语
• 许可协议: Apache 2.0
• 数据集格式: 基于LeRobot的扩展格式，并完全兼容LeRobot。
• 访问条件: 使用此数据集需同意在研究/出版物中引用相关论文，并同意不将该数据集用于对人类受试者造成伤害的实验。

数据集内容与规模

• 主要任务描述: 分别用左手和右手将羽毛球放入储物盒。
• 总情节数: 49
• 总帧数: 8382
• 帧率: 30 FPS
• 数据集大小: 253.84 MB
• 数据分块: 1个块，块大小为1000
• 数据划分: 训练集包含情节0至48。

机器人配置

• 机器人名称: Airbot_MMK2
• 代码库版本: v2.1
• 末端执行器类型: 五指夹爪
• 遥操作类型: 由于某些原因，此数据集暂时无法提供遥操作类型信息。

场景与物体

• 场景类型: 其他->休闲广场
• 物体:
  • badminton(unknown)
  • storage_box(unknown)

任务详情

• 标准化任务描述: 分别用左手和右手将羽毛球放入储物盒。
• 操作类型: 由于某些原因，此数据集暂时无法提供操作类型信息。
• 环境类型: 由于某些原因，此数据集暂时无法提供环境类型信息。
• 子任务: 包含6个不同的子任务：
  1. 用右夹爪抓取羽毛球 (索引: 0)
  2. 用左夹爪将羽毛球放入储物盒的左隔间 (索引: 1)
  3. 结束 (索引: 2)
  4. 用左夹爪抓取羽毛球 (索引: 3)
  5. 用右夹爪将羽毛球放入储物盒的右隔间 (索引: 4)
  6. null (索引: 5)
• 原子动作: grasp, pick, place

硬件与传感器

• 传感器:
  • cam_head_rgb
  • cam_left_wrist_rgb
  • cam_right_wrist_rgb
  • cam_front_rgb
• 相机信息:
  • 所有四个相机视图 (cam_head_rgb, cam_left_wrist_rgb, cam_right_wrist_rgb, cam_front_rgb) 均具有相同规格：
    • 数据类型: 视频
    • 形状: 480x640x3
    • 分辨率: 640x480
    • 编解码器: av1
    • 像素格式: yuv420p
    • 帧率: 30
    • 通道数: 3
    • 无音频
• 坐标系定义: right-hand-frame
• 维度与单位:
  • 关节旋转: 弧度
  • 末端执行器旋转: end_rotation_dim
  • 末端执行器平移: end_translation_dim

数据集统计

指标	数值
总情节数	49
总帧数	8382
总任务数	6
总视频数	196
总分块数	1
分块大小	1000
帧率	30
状态维度	36
动作维度	36
相机视图数	4
数据集大小	253.84 MB

数据集结构

数据集遵循LeRobot格式，包含以下组件：

• 视频文件: 包含RGB相机观测数据的压缩视频文件。
• 状态数据: 机器人关节位置、速度及其他状态信息。
• 动作数据: 机器人动作指令和轨迹。
• 元数据: 情节元数据、时间戳和标注。

文件组织

• 数据文件路径模式: data/chunk-{id}/episode_{id}.parquet

• 视频文件路径模式: videos/chunk-{id}/observation.images.cam_left_wrist_rgb/episode_{id}.mp{id}

• 目录结构:

  Airbot_MMK2_storage_badminton_qced_hardlink/ |-- annotations/ |-- data/ | -- chunk-000/ |-- meta/ -- videos/ `-- chunk-000/

可用标注

数据集包含丰富的标注以支持多样化的学习方法：

• eef_acc_mag_annotation.jsonl
• eef_direction_annotation.jsonl
• eef_velocity_annotation.jsonl
• gripper_activity_annotation.jsonl
• gripper_mode_annotation.jsonl
• scene_annotations.jsonl
• subtask_annotations.jsonl

特征定义 (YAML摘要)

• 观测图像: 四个RGB相机视频流，形状为480x640x3，帧率30。
• 观测状态: 36维浮点向量，包含左右臂各6个关节、左右手各12个关节的弧度值。
• 动作: 36维浮点向量，结构与观测状态对应。
• 其他特征: 包括时间戳、帧索引、情节索引、任务索引、子任务标注、场景标注、末端执行器位姿状态/动作、方向、速度、加速度幅度等。

作者与链接

• 贡献者: 北京智源人工智能研究院 (BAAI) 的RoboCOIN团队。
• 主页: https://flagopen.github.io/RoboCOIN/
• 论文: https://arxiv.org/abs/2511.17441
• 代码仓库: https://github.com/FlagOpen/RoboCOIN

引用要求

若在研究中使用了此数据集，请引用： 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}, }

同时请考虑引用LeRobot框架：https://github.com/huggingface/lerobot