dataset_env_WALL15_task_avoidwallpickcube_aroudright_epi_10_ctrl_cartesian

该数据集是一个机器人学习数据集，使用LeRobot框架创建，专门用于机器人任务。数据集包含10个episodes和1960个frames，涉及单个任务“avoidwallpickcube_aroudright”，使用panda机器人进行数据收集。数据以parquet格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为15fps。数据集包括多种观测特征，如主摄像头和腕部摄像头的视频（分辨率256x256，3通道），以及机器人的状态信息（如笛卡尔坐标、关节角度、夹爪状态和目标状态）。动作数据包括7维浮点数，表示机器人的控制命令。数据集适用于机器人控制、强化学习和视觉导航等研究。

原始信息汇总

数据集概述

• 任务类别：机器人学（robotics）
• 许可证：Apache-2.0
• 机器人类型：Franka Emika Panda
• 总片段数：10
• 总帧数：1960
• 总任务数：1
• 帧率：15 FPS
• 数据文件大小：约100 MB
• 视频文件大小：约200 MB
• 数据版本：v3.0（基于LeRobot）

数据分割

• 训练集：共10个片段（索引0至9）

数据特征

特征名称	数据类型	形状	说明
observation.images.primary	视频（AV1编码）	256×256×3	主视角RGB图像，帧率15 FPS
observation.images.wrist	视频（AV1编码）	256×256×3	腕部视角RGB图像，帧率15 FPS
observation.state.cartesian	float32	(6,)	笛卡尔坐标：x, y, z, roll, pitch, yaw
observation.state.gripper	float32	(1,)	夹爪状态
observation.state.joints	float32	(7,)	7个关节角度
observation.state.target	float32	(6,)	目标位姿：target_x, target_y, target_z, target_roll, target_pitch, target_yaw
observation.state	float32	(20,)	完整状态向量（包含笛卡尔坐标、夹爪、关节及目标位姿）
action	float32	(7,)	动作：x, y, z, roll, pitch, yaw, gripper
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

数据存储格式

• 数据文件：data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet（Parquet格式）
• 视频文件：videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4（MP4格式）
• 块大小：1000帧

任务描述

数据集包含单一任务：避障并绕右侧抓取立方体（avoidwallpickcube_aroudright），控制模式为笛卡尔空间控制（ctrl_cartesian），场景中设有墙壁障碍（WALL15）。