real01b-routing-d1-r4-ours-freecf-c100000-dp-heval-s2026071007-policy-rollouts

该数据集是一个机器人操作数据集，基于LeRobot框架构建，专门用于训练和评估机器人策略。它采集自Franka机器人，包含多模态数据，总共有50个集数和24,158个帧数。数据以Parquet文件格式存储观察和动作等信息，视频数据则以MP4格式存储。特征方面涵盖广泛：观察状态包括笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置；动作包括速度控制和位置控制；此外还有奖励、完成标志、干预标志和成功标志。数据集还提供来自多个摄像头的视频观察，如手腕左侧、手腕右侧、侧面1和侧面2，以及遥测数据，如外部电机扭矩和末端执行器力/力矩。数据以15帧每秒的速率采集，结构设计支持机器人学习任务，如强化学习或模仿学习，并包含任务索引和分割信息，其中训练集覆盖所有集。适用于机器人操作领域的研究和开发。This dataset is a robotic manipulation dataset created using the LeRobot framework. It contains multimodal data from a Franka robot for training and evaluating robot policies. The dataset includes 50 total episodes and 24,158 total frames, with data stored in Parquet file format and video files in MP4 format. Features cover observations (such as Cartesian positions, joint positions, velocities, gripper positions), actions (such as velocity and position control), rewards, done flags, intervention flags, and success flags. Additionally, it includes video observations from multiple cameras (e.g., wrist left, wrist right, side1, and side2) and telemetry data (such as external motor torques, end-effector force/torque). The dataset structure supports robotic learning tasks like reinforcement learning or imitation learning and includes task indices and split information (with the training set covering all episodes). Data is collected at a rate of 15 frames per second, making it suitable for robotic manipulation research and development.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: real01b-routing-d1-r4-ours-freecf-c100000-dp-heval-s2026071007-policy-rollouts
• 数据来源: 由 LeRobot 创建
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学（Robotics）
• 数据集大小: 包含 50 个片段（episodes），24158 帧（frames），1 个任务（task）
• 数据文件格式: Parquet（数据）和 MP4（视频），数据文件大小约 100 MB，视频文件大小约 200 MB
• 机器人类型: Franka 机器人
• FPS: 15 帧/秒

数据结构

数据集包含以下主要特征（features），涵盖了观察、动作、遥测和其他元数据：

观察特征（Observation）

• observation.state: 7 维向量，包含机器人末端执行器位置（x, y, z）、旋转（roll, pitch, yaw）和夹爪位置（gripper_position）
• observation.state.cartesian_position: 6 维笛卡尔位置（x, y, z, roll, pitch, yaw）
• 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: 夹爪位置（1 维）
• observation.images.wrist_left, wrist_right, side_1, side_2: 4 个视频流（480x640 像素，3 通道，AV1 编码，15 FPS）

动作特征（Action）

• action: 7 维动作向量，包含笛卡尔速度（vel_x, vel_y, vel_z, vel_roll, vel_pitch, vel_yaw）和夹爪动作（gripper_action）
• 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: 夹爪位置（1 维）
• action.gripper_velocity: 夹爪速度（1 维）

遥测特征（Telemetry）

• telemetry.franka.motor_torques_external: 外部电机扭矩（7 维）
• telemetry.franka.motor_torques_measured: 测量的电机扭矩（7 维）
• telemetry.franka.joint_torques_computed: 计算的关节扭矩（7 维）
• telemetry.franka.ee_wrench: 末端执行器 wrench（6 维，包括 fx, fy, fz, mx, my, mz）

任务相关特征

• steps_to_go: 剩余步数（int64）
• source: 来源 ID（int64）
• intervention: 干预标志（int64）
• success: 成功标志（int64）
• is_valid: 有效标志（int64）
• reward: 奖励值（float32）
• done: 完成标志（int64）
• policy_id: 策略 ID（int64）
• round_id: 轮次 ID（int64）
• manifest_idx: 清单索引（int64）
• rope_x: 绳索 x 坐标（float32）
• clip_left_x, clip_left_y, clip_left_yaw, clip_left_oidx: 左夹子位置和方向参数（float32）
• clip_right_x, clip_right_y, clip_right_yaw, clip_right_oidx: 右夹子位置和方向参数（float32）
• timestamp: 时间戳（float32）
• frame_index: 帧索引（int64）
• episode_index: 片段索引（int64）
• index: 索引（int64）
• task_index: 任务索引（int64）

数据划分

• 训练集（train）: 所有 50 个片段（索引 0 到 49）

其他信息

• 数据路径格式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径格式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 代码库版本: v3.0
• 分块大小（chunks_size）: 1000
• 论文和引用信息待补充（标注为 [More Information Needed]）