record-test_20260515_140802

该数据集由LeRobot创建，专为机器人学任务设计，包含机器人的动作和观测数据。数据集结构包括动作特征（如肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观测状态（与动作特征相同）、前视和顶视图像（以视频格式存储，分辨率为1080x1920，帧率为30帧/秒），以及时间戳、帧索引、片段索引、任务索引等元数据。数据集总共有2个片段、1053帧和1个任务，数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。机器人类型为so_follower，适用于训练和测试机器人控制算法。

原始信息汇总

根据您提供的README文件内容，以下是该数据集 jailcode/record-test_20260515_140802 的详细总结：

数据集概述

基本信息

• 许可证：Apache-2.0
• 任务类别：机器人学 (Robotics)
• 创建工具：LeRobot
• 数据类型：组合使用 Parquet 文件（结构化数据）和 MP4 视频文件，以 Parquet 格式存储。

数据集规模

• 总帧数：1053 帧
• 总任务数：1 个任务
• 总片段数 (Episodes)：2 个片段
• 数据文件大小：100 MB
• 视频文件大小：200 MB
• 数据保存路径：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频保存路径：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 帧率 (FPS)：30
• 数据集划分：训练集 (train) 包含 0 到 2 的片段索引。

数据结构 (Features)

数据集中包含以下关键特征：

特征名称	数据类型	维度/形状	详细说明
action	float32	(6,)	机器人动作指令。包含6个关节位置：shoulder_pan.pos、shoulder_lift.pos、elbow_flex.pos、wrist_flex.pos、wrist_roll.pos、gripper.pos。
observation.state	float32	(6,)	机器人观测状态。与action特征具有相同的6个关节位置名称和形状，表示机器人当前的关节状态。
observation.images.front	视频 (video)	(1080, 1920, 3)	前置摄像头图像。分辨率 1920x1080，3通道 (RGB)，使用 AV1 视频编码，帧率30。
observation.images.top	视频 (video)	(1080, 1920, 3)	顶部摄像头图像。分辨率 1920x1080，3通道 (RGB)，使用 AV1 视频编码，帧率30。
timestamp	float32	(1,)	时间戳。
frame_index	int64	(1,)	帧索引。
episode_index	int64	(1,)	所属片段索引。
index	int64	(1,)	全局索引。
task_index	int64	(1,)	任务索引。

机器人信息

• 机器人类型：so_follower （从机器人类型推断，可能为“Sawyer One Follower”或类似协作机器人）。

关键说明

• 该数据集专为机器人模仿学习 (Imitation Learning) 或机器人操作任务设计，提供了机器人关节状态、动作指令以及多视角（前视和顶视）的视觉信息。
• 数据集使用 LeRobot 框架创建，可用于训练机器人策略模型。