real01b-routing-d1-r5-baseline-uniform-c100000-heval-s2026071107-policy-rollouts

该数据集是一个机器人强化学习数据集，基于LeRobot框架构建，专门设计用于路由任务。它包含来自Franka机器人的多模态数据，涵盖状态观测（如笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置）、动作执行（如笛卡尔速度、关节速度、夹爪动作）、多个视角的视频图像（包括左腕、右腕、侧边1和侧边2视角，分辨率为480x640，帧率为15fps）、遥测数据（如外部电机扭矩、末端执行器 wrench、测量扭矩）以及任务相关变量（如成功标志、干预标志、奖励、完成标志）。数据集总共有50个episodes，包含26684帧数据，数据以parquet格式存储，视频以MP4格式存储，适用于机器人模仿学习或策略评估任务。This dataset is a robot reinforcement learning dataset built using the LeRobot framework, specifically designed for routing tasks. It contains multimodal data from a Franka robot, including state observations (such as Cartesian position, joint position, velocity, gripper position), actions (such as Cartesian velocity, joint velocity, gripper actions), multi-view video images (including left wrist, right wrist, side 1, and side 2 views, with a resolution of 480x640 and a frame rate of 15fps), telemetry data (such as external motor torque, end-effector wrench, measured torque), and task-related variables (such as success flag, intervention flag, reward, completion flag). The dataset consists of 50 episodes with 26684 frames, stored in parquet format for data and MP4 format for videos, and is suitable for robot imitation learning or policy evaluation tasks.

原始信息汇总

数据集：real01b-routing-d1-r5-baseline-uniform-c100000-heval-s2026071107-policy-rollouts

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人技术（Robotics）
• 标签: LeRobot
• 创建工具: 基于 LeRobot 框架创建

数据集结构

• 数据格式: Parquet 文件（位于 data/*/*.parquet）及视频文件
• 帧率 (FPS): 15
• 总片段数 (Total Episodes): 50
• 总帧数: 26,684
• 总任务数: 1
• 机器人类型: Franka
• 数据划分: 仅包含训练集（train: 0:50）
• 数据文件大小: 约 100 MB
• 视频文件大小: 约 200 MB

特征（Features）

数据集包含以下主要特征类别：

观测状态（Observation State）

• observation.state: 7维浮点数，包括笛卡尔位置（x, y, z, rot_x, rot_y, rot_z）和夹爪位置（gripper_position）
• observation.state.cartesian_position: 6维浮点数（x, y, z, roll, pitch, yaw）
• observation.state.joint_position: 7维浮点数（joint_0 至 joint_6）
• observation.state.joint_velocity: 7维浮点数（joint_0 至 joint_6）
• observation.state.cartesian_velocity: 6维浮点数（x, y, z, roll, pitch, yaw）
• observation.state.gripper_position: 1维浮点数（gripper）

动作（Action）

• action: 7维浮点数，包括线速度（vel_x, vel_y, vel_z）、角速度（vel_roll, vel_pitch, vel_yaw）和夹爪动作（gripper_action）
• action.cartesian_velocity: 6维浮点数（x, y, z, roll, pitch, yaw）
• action.cartesian_position: 6维浮点数（x, y, z, roll, pitch, yaw）
• action.joint_velocity: 7维浮点数（joint_0 至 joint_6）
• action.joint_position: 7维浮点数（joint_0 至 joint_6）
• action.gripper_position: 1维浮点数（gripper）
• action.gripper_velocity: 1维浮点数（gripper）

图像观测（Observation Images）

• 四个摄像头视角，均为视频格式（video），分辨率 480x640，3 通道，编码为 AV1，帧率 15 FPS
  • observation.images.wrist_left
  • observation.images.wrist_right
  • observation.images.side_1
  • observation.images.side_2

遥测数据（Telemetry）

• telemetry.franka.motor_torques_external: 7维浮点数（joint_0 至 joint_6）
• telemetry.franka.ee_wrench: 6维浮点数（fx, fy, fz, mx, my, mz）
• telemetry.franka.motor_torques_measured: 7维浮点数（joint_0 至 joint_6）
• telemetry.franka.joint_torques_computed: 7维浮点数（joint_0 至 joint_6）

辅助信息

• steps_to_go: 1维整数
• source: 1维整数（source_id）
• intervention: 1维整数（intervention_flag）
• success: 1维整数（success_flag）
• is_valid: 1维整数（is_valid_flag）
• reward: 1维浮点数
• done: 1维整数（done_flag）
• policy_id: 1维整数
• round_id: 1维整数
• manifest_idx: 1维整数
• rope_x: 1维浮点数
• clip_left_x, clip_left_y, clip_left_yaw, clip_left_oidx: 各为 1维浮点数
• clip_right_x, clip_right_y, clip_right_yaw, clip_right_oidx: 各为 1维浮点数
• timestamp: 1维浮点数
• frame_index: 1维整数
• episode_index: 1维整数
• index: 1维整数
• task_index: 1维整数