SO101-large-small-cube-11dataset-ratio6231-0729
收藏资源简介:
该数据集是一个用于机器人操作任务的数据集,专门针对立方体到盒子的拾放操作。它基于11个源数据集构建,通过重采样使得四个类别(5cm遥操作、5cm Dagger、2cm遥操作、2cm Dagger)的剧集数保持6:2:3:1的精确比例。数据集包含624个剧集和178,006帧数据,涉及10个不同的任务,主要任务是拾取不同颜色(蓝色、绿色、橙色、红色、黄色)和大小(大、小)的立方体并放入盒子中。数据集结构包括机器人的动作(6维浮点数组,表示关节位置)、观察状态(6维浮点数组)、图像观察(手腕和顶部视角的480x640 RGB视频,帧率30fps)、时间戳、帧索引、剧集索引等特征。数据集的构建采用了任务分层抽样方法,以确保颜色覆盖的平衡,并去除了Dagger源数据中的干预特征以统一模式。数据集适用于机器人学习研究,特别是模仿学习和强化学习。
数据集概述
- 数据集名称: SO101-large-small-cube-11dataset-ratio6231-0729
- 许可证: Apache-2.0
- 任务类别: 机器人技术 (Robotics)
- 标签: LeRobot, so101, dagger, cube-to-box, balanced-mixture
- 数据集链接: https://huggingface.co/datasets/geonmin-kim/SO101-large-small-cube-11dataset-ratio6231-0729
数据集描述
该数据集使用 LeRobot 创建。基于与 SO101-large-small-cube-11dataset-merged-0729 相同的11个源数据集构建,通过重采样使四个类别的片段数达到精确的 6 : 2 : 3 : 1 比例。
类别混合比例 (6 : 2 : 3 : 1)
| 类别 | 比例 | 片段数 | 帧数 | 源数据集数 | 可用片段数 | 采样方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. 5cm 遥操作 | 6 | 312 | 97144 | 1 | 123 | 2.54x (重复) |
| 2. 5cm Dagger | 2 | 104 | 20975 | 5 | 100 | 1.04x (重复) |
| 3. 2cm 遥操作 | 3 | 156 | 50224 | 4 | 350 | 45% (子采样) |
| 4. 2cm Dagger | 1 | 52 | 9663 | 1 | 48 | 1.08x (重复) |
| 总计 | 12 | 624 | 178006 | 11 | 621 | — |
构建方式
- 总片段数设定为 624(= 6:2:3:1 x 52),而非源数据集总数621,因为621不能被12整除。
- 片段数不足的类别通过整体重复(完整副本)加上采样余数来补足;超出目标的类别(
3. 2cm 遥操作)则进行子采样。 - 采样为任务分层采样,使用固定随机种子(
numpy.default_rng(42)):每个类别的目标按其源数据集的片段数比例分配,并在每个源数据集中按5个立方体颜色任务分配。这保持了颜色覆盖的平衡。 - 6个Dagger源数据集包含一个额外的
intervention(布尔)特征;该特征已被删除,以使所有源数据集共享一个模式,与该命名空间下其他merged_*数据集的约定一致。
注意事项:片段比例 ≠ 帧比例
该比例严格基于片段。由于Dagger片段比遥操作片段短(约199帧 vs 约313帧),最终的帧比例为6.00 : 1.30 : 3.10 : 0.60。如果需要帧级别的比例,请相应调整采样器权重。
任务分布
| 任务 | 片段数 |
|---|---|
| 拿起大蓝色方块并放入盒子中 | 82 |
| 拿起大绿色方块并放入盒子中 | 79 |
| 拿起大橙色方块并放入盒子中 | 86 |
| 拿起大红色方块并放入盒子中 | 77 |
| 拿起大黄色方块并放入盒子中 | 92 |
| 拿起小蓝色方块并放入盒子中 | 33 |
| 拿起小绿色方块并放入盒子中 | 84 |
| 拿起小橙色方块并放入盒子中 | 31 |
| 拿起小红色方块并放入盒子中 | 30 |
| 拿起小黄色方块并放入盒子中 | 30 |
注意:小绿色方块 数量较多是因为类别4(2cm Dagger)是单色展开集。
数据集结构
- 码库版本: v3.0
- 帧率 (FPS): 30
- 机器人类型: so_follower
- 总片段数: 624
- 总帧数: 178006
- 总任务数: 10
- 数据文件大小: ~100 MB
- 视频文件大小: ~200 MB
特征
| 特征名 | 数据类型 | 形状 | 描述 |
|---|---|---|---|
action |
float32 | [6] | 包含6个关节位置指令(shoulder_pan、shoulder_lift、elbow_flex、wrist_flex、wrist_roll、gripper) |
observation.state |
float32 | [6] | 机器人状态,6个关节位置 |
observation.images.wrist |
video | [480, 640, 3] | 腕部摄像头视频(AV1编码,30 FPS) |
observation.images.top |
video | [480, 640, 3] | 顶部摄像头视频(AV1编码,30 FPS) |
timestamp |
float32 | [1] | 时间戳 |
frame_index |
int64 | [1] | 帧索引 |
episode_index |
int64 | [1] | 片段索引 |
index |
int64 | [1] | 索引 |
task_index |
int64 | [1] | 任务索引 |
数据划分
所有数据均作为训练集提供。
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



