real01b-routing-d1-r4-threearm-checkpoint100000-iql-g0997-n16-heldout-sobol50

该数据集是一个机器人学数据集，由LeRobot创建，专门用于机器人强化学习和控制任务。数据集包含150个总片段和70436个总帧，采样频率为15 FPS。数据特征包括机器人的观察状态（如笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置）、动作（如笛卡尔速度、关节速度、夹爪动作）、奖励、完成标志、干预标志、成功标志等。此外，数据集还包含来自多个视角的图像数据（如左腕、右腕、侧边1和侧边2的RGB视频，分辨率为480x640），以及遥测数据（如外部电机扭矩、末端执行器 wrench、测量扭矩等）。数据集还包含任务特定变量，如绳索位置、夹子位置和偏航角。数据集结构以Parquet文件格式存储，并包含视频文件，总数据大小约为300 MB（数据100 MB，视频200 MB）。机器人类型为Franka，适用于训练和评估机器人策略。This dataset is a robotics dataset created by LeRobot, specifically designed for robot reinforcement learning and control tasks. It contains 150 total episodes and 70,436 total frames, with a sampling frequency of 15 FPS. Data features include robot observation states (such as Cartesian position, joint position, velocity, gripper position), actions (such as Cartesian velocity, joint velocity, gripper action), rewards, done flags, intervention flags, success flags, etc. Additionally, the dataset includes image data from multiple perspectives (e.g., RGB videos from left wrist, right wrist, side 1, and side 2, with a resolution of 480x640), as well as telemetry data (such as external motor torque, end-effector wrench, measured torque, etc.). The dataset also contains task-specific variables, such as rope position, clip position, and yaw angle. The dataset structure is stored in Parquet file format and includes video files, with a total data size of approximately 300 MB (100 MB for data and 200 MB for videos). The robot type is Franka, suitable for training and evaluating robot policies.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: real01b-routing-d1-r4-threearm-checkpoint100000-iql-g0997-n16-heldout-sobol50
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (Robotics)
• 创建工具: LeRobot

数据集结构

• 总帧数: 70,436 帧
• 总片段数: 150 个片段
• 总任务数: 1 个
• 帧率 (FPS): 15
• 机器人类型: Franka
• 数据拆分: 训练集包含全部 150 个片段（索引 0 至 149）
• 数据文件大小: ~100 MB
• 视频文件大小: ~200 MB

特征 (Features)

数据集包含丰富的特征，主要分为以下几类：

观测 (Observation)

• observation.state: 7 维向量，包含末端执行器的笛卡尔位置 (x, y, z)、姿态 (roll, pitch, yaw) 以及夹爪位置。
• observation.state.cartesian_position: 6 维笛卡尔位置。
• observation.state.cartesian_velocity: 6 维笛卡尔速度。
• observation.state.joint_position: 7 维关节位置。
• observation.state.joint_velocity: 7 维关节速度。
• observation.state.gripper_position: 1 维夹爪位置。
• observation.images: 包含 4 个摄像头视角的 RGB 图像，分辨率均为 480x640，3 通道，视频编码为 AV1，帧率 15 FPS。
  • wrist_left (左腕相机)
  • wrist_right (右腕相机)
  • side_1 (侧面相机 1)
  • side_2 (侧面相机 2)

动作 (Action)

• action: 7 维向量，包含线速度 (x, y, z)、角速度 (roll, pitch, yaw) 和夹爪动作。
• action.cartesian_velocity: 6 维笛卡尔速度。
• action.cartesian_position: 6 维笛卡尔位置。
• action.joint_velocity: 7 维关节速度。
• action.joint_position: 7 维关节位置。
• action.gripper_position: 1 维夹爪位置。
• action.gripper_velocity: 1 维夹爪速度。

遥测 (Telemetry)

• telemetry.franka.motor_torques_external: 7 维外部电机转矩。
• telemetry.franka.motor_torques_measured: 7 维测量电机转矩。
• telemetry.franka.joint_torques_computed: 7 维计算关节转矩。
• telemetry.franka.ee_wrench: 6 维末端执行器 wrench（力/力矩）。

任务与环境信息

• steps_to_go: 剩余步数。
• source: 数据源 ID。
• intervention: 干预标志。
• success: 成功标志。
• is_valid: 有效性标志。
• reward: 奖励值。
• done: 完成标志。
• policy_id: 策略 ID。
• round_id: 回合 ID。
• rope_x: 绳子 x 位置。
• clip_left_x, clip_left_y, clip_left_yaw, clip_left_oidx: 左侧夹具坐标与朝向。
• clip_right_x, clip_right_y, clip_right_yaw, clip_right_oidx: 右侧夹具坐标与朝向。

索引与时间

• timestamp: 时间戳。
• frame_index: 帧索引。
• episode_index: 片段索引。
• index: 全局索引。
• task_index: 任务索引。
• manifest_idx: 清单索引。

数据格式

• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4