test_20260511_175501

该数据集是一个机器人控制数据集，使用LeRobot工具创建。数据集包含机器人动作和状态观测数据，具体特征包括：动作（6个浮点数，对应肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、状态观测（与动作相同的6个浮点数）、前视图像观测（480x640x3的视频，30fps，AV1编码）和夹爪图像观测（相同规格的视频）。此外，还包括时间戳、帧索引、回合索引、索引和任务索引等元数据。数据集总共有1个回合、1796帧和1个任务，数据文件以Parquet格式存储，视频文件以MP4格式存储。机器人类型为“omx_follower”，适用于机器人学习任务。

This dataset is a robot control dataset created using the LeRobot tool. It includes robot actions and state observation data, with specific features such as: actions (6 floating-point numbers corresponding to shoulder translation, shoulder elevation, elbow flexion, wrist flexion, wrist rotation, and gripper position), state observations (the same 6 floating-point numbers as actions), front-view image observations (480x640x3 video at 30fps with AV1 encoding), and gripper image observations (video of the same specifications). Additionally, it includes metadata such as timestamps, frame indices, episode indices, indices, and task indices. The dataset consists of 1 episode, 1796 frames, and 1 task. Data files are stored in Parquet format, and video files are stored in MP4 format. The robot type is omx_follower, and it is suitable for robot learning tasks.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称：kwquqqing/test_20260511_175501

任务类型：机器人（Robotics）

许可协议：Apache-2.0

创建工具：该数据集使用 LeRobot 工具创建。

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数据集结构

• 总帧数：1796 帧
• 总片段数：1 个片段
• 总任务数：1 个任务
• 帧率：30 FPS
• 数据文件大小：100 MB
• 视频文件大小：200 MB

数据文件路径：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet 视频文件路径：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

数据集划分：

• 训练集：train（比例 0:1）

机器人类型：omx_follower

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特征信息

特征名称	数据类型	形状	描述
action	float32	[6]	包含6个关节的动作指令（shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos）
observation.state	float32	[6]	包含6个关节的观测状态（同action命名）
observation.images.front	video	[480, 640, 3]	前方摄像头图像（AV1编码，30 FPS）
observation.images.gripper	video	[480, 640, 3]	夹爪摄像头图像（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]	全局索引
task_index	int64	[1]	任务索引

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可用资源

• 可视化：可通过 Hugging Face Spaces 在线查看数据集内容。

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引用信息

当前暂无 BibTeX 引用信息。