Galbot_G1_scrub_toilet
收藏资源简介：
该数据集包含187个机器人操作片段，总帧数537043，帧率30，数据集大小17.60 GB。机器人名为Galbot_G1，末端执行器为两指夹爪，遥操作类型为主臂。场景为家庭浴室。任务描述：打开马桶盖，用马桶刷清洁马桶内部，关闭马桶盖，然后冲水。传感器包括四个RGB摄像头：右头、左头、右腕、左腕，分辨率均为640x480。数据包含31维状态和动作数据，以及丰富的注释。数据集由北京人工智能研究院（BAAI）的RoboCOIN团队贡献，基于Apache-2.0许可证。
This dataset contains 187 robot operation episodes with a total of 537,043 frames, a frame rate of 30, and a dataset size of 17.60 GB. The robot is named Galbot_G1, with an end-effector of two-finger gripper and teleoperation type of master arm. The scene is a household bathroom. Task description: open the toilet lid, clean the inside of the toilet with a toilet brush, close the toilet lid, and flush. Sensors include four RGB cameras: right head, left head, right wrist, left wrist, all with a resolution of 640x480. The data includes 31-dimensional state and action data with rich annotations. The dataset is contributed by the RoboCOIN team from the Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI) and is licensed under Apache-2.0.
Galbot_G1_scrub_toilet 数据集详情
数据集概述
该数据集由北京智源人工智能研究院（BAAI）的RoboCOIN团队贡献，采用基于LeRobot的扩展格式，与LeRobot框架完全兼容。数据集聚焦于真实世界中的移动双臂机器人操作任务，具体场景为家庭浴室内清洁马桶。
任务信息
- 标准化任务描述：打开马桶盖，用马桶刷清洁马桶内壁，关闭马桶盖，然后冲水。
- 操作类型：移动双臂操作（mobile_dual_arm）
- 环境类型：真实世界（real_world）
- 场景类型：家庭->浴室（Household->Bathroom）
- 主要任务指令：打开马桶盖，用马桶刷清洁马桶内壁，关闭马桶盖，然后冲水。
子任务
该数据集包含1个不同的子任务：
- 打开马桶盖，用马桶刷清洁马桶内壁，关闭马桶盖，然后冲水。
原子动作
grasp（抓取）press（按压）wipe（擦拭）close（关闭）open（打开）
机器人配置
| 项目 | 配置 |
|---|---|
| 机器人名称 | Galbot_G1 |
| 代码库版本 | v2.1 |
| 末端执行器类型 | two_finger_end_effector（两指末端执行器） |
| 遥操作类型 | master_arm（主臂） |
硬件与传感器
传感器配置
数据集包含4个RGB摄像头视角：
cam_right_head_rgb（右头部RGB摄像头）cam_left_head_rgb（左头部RGB摄像头）cam_right_wrist_rgb（右腕部RGB摄像头）cam_left_wrist_rgb（左腕部RGB摄像头）
摄像头参数
所有摄像头均采用以下参数：
- 分辨率：640x480
- 图像尺寸：480x640x3（高x宽x通道）
- 视频编码：libx264
- 像素格式：yuv420p
- 帧率：30 FPS
坐标系与单位
- 坐标系定义：右手坐标系（right-hand-frame）
- 关节旋转单位：弧度（radian）
- 末端执行器旋转单位：弧度（radian）
- 末端执行器平移单位：米（meter）
数据集统计
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 总集数（Episodes） | 187 |
| 总帧数（Frames） | 537,043 |
| 总任务数（Tasks） | 1 |
| 总视频数（Videos） | 748 |
| 总块数（Chunks） | 1 |
| 块大小（Chunk Size） | 10,000 |
| 帧率（FPS） | 30 |
| 状态维度（State Dimensions） | 31 |
| 动作维度（Action Dimensions） | 31 |
| 摄像头视角数（Camera Views） | 4 |
| 数据集大小 | 17.60 GB |
数据划分
- 训练集：第0至186集（Episodes 0:186）
数据集结构
数据集遵循LeRobot格式，包含以下组件：
- 视频数据：包含RGB摄像头观测的压缩视频文件
- 状态数据：机器人关节位置、速度及其他状态信息
- 动作数据：机器人动作命令与轨迹
- 元数据：集数元数据、时间戳及标注信息
文件组织方式
- 数据路径模式：
data/chunk-{id}/episode_{id}.parquet - 视频路径模式：
videos/chunk-{id}/observation.images.cam_left_wrist_rgb/episode_{id}.mp{id} - 分块方式：数据被组织为1个块，块大小为10,000
目录结构
Galbot_G1_scrub_toilet_0_qced_hardlink/
|-- annotations
| |-- eef_acc_mag_annotation.jsonl
| |-- eef_direction_annotation.jsonl
| |-- eef_velocity_annotation.jsonl
| |-- gripper_activity_annotation.jsonl
| -- gripper_mode_annotation.jsonl |-- data | -- chunk-000
| |-- episode_000000.parquet
| |-- ...（共187个parquet文件）
|-- meta
| |-- episodes.jsonl
| |-- episodes_stats.jsonl
| |-- info.json
| -- tasks.jsonl |-- videos | -- chunk-000
| |-- observation.images.cam_left_head_rgb
| |-- observation.images.cam_left_wrist_rgb
| |-- observation.images.cam_right_head_rgb
| -- observation.images.cam_right_wrist_rgb |-- info.yaml -- README.md
数据特征
动作与状态特征（31维）
动作和状态数据均包含以下31个维度：
- 右臂关节：
right_arm_joint_1_rad至right_arm_joint_7_rad（7个） - 右夹爪：
right_gripper_open - 左臂关节：
left_arm_joint_1_rad至left_arm_joint_7_rad（7个） - 左夹爪：
left_gripper_open - 躯干关节：
torso_joint_1_rad至torso_joint_5_rad（5个） - 头部关节：
head_joint_1_rad、head_joint_2_rad（2个） - 底盘位置与速度：
chassis_pos_1至chassis_pos_4、chassis_vel_1至chassis_vel_4（8个）
图像特征
每个摄像头视角均为视频类型（dtype: video），形状为480x640x3。
附加特征
- 时间戳（timestamp）：float32，形状[1]
- 帧索引（frame_index）：int64，形状[1]
- 集索引（episode_index）：int64，形状[1]
- 索引（index）：int64，形状[1]
- 任务索引（task_index）：int64，形状[1]
- 夹爪开度缩放状态/动作（gripper_open_scale_state/action）：float64，形状[2]
- 末端执行器仿真位姿状态/动作（eef_sim_pose_state/action）：float32，形状[12]
- 末端执行器方向状态/动作（eef_direction_state/action）：int32，形状[2]
- 末端执行器速度状态/动作（eef_velocity_state/action）：int32，形状[2]
- 末端执行器加速度状态/动作（eef_acc_mag_state/action）：int32，形状[2]
- 夹爪模式状态/动作（gripper_mode_state/action）：int32，形状[2]
- 夹爪活动状态/动作（gripper_activity_state/action）：int32，形状[2]
可用标注
数据集包含丰富的标注文件，支持多种学习方法：
eef_acc_mag_annotation.jsonl（末端执行器加速度幅值标注）eef_direction_annotation.jsonl（末端执行器方向标注）eef_velocity_annotation.jsonl（末端执行器速度标注）gripper_activity_annotation.jsonl（夹爪活动标注）gripper_mode_annotation.jsonl（夹爪模式标注）
数据集标签与许可证
- 数据集标签：
RoboCOIN、LeRobot - 许可证：Apache-2.0
相关链接
- 项目主页：https://flagopen.github.io/RoboCOIN/
- 论文地址：https://arxiv.org/abs/2511.17441
- 代码仓库：https://github.com/FlagOpen/RoboCOIN
引用信息
若在研究中引用该数据集，请引用：
bibtex @article{robocoin, title={RoboCOIN: An Open-Sourced Bimanual Robotic Data Collection for Integrated Manipulation}, author={Shihan Wu, Xuecheng Liu, Shaoxuan Xie, Pengwei Wang, Xinghang Li, Bowen Yang, Zhe Li, Kai Zhu, Hongyu Wu, Yiheng Liu, Zhaoye Long, Yue Wang, Chong Liu, Dihan Wang, Ziqiang Ni, Xiang Yang, You Liu, Ruoxuan Feng, Runtian Xu, Lei Zhang, Denghang Huang, Chenghao Jin, Anlan Yin, Xinlong Wang, Zhenguo Sun, Junkai Zhao, Mengfei Du, Mingyu Cao, Xiansheng Chen, Hongyang Cheng, Xiaojie Zhang, Yankai Fu, Ning Chen, Cheng Chi, Sixiang Chen, Huaihai Lyu, Xiaoshuai Hao, Yequan Wang, Bo Lei, Dong Liu, Xi Yang, Yance Jiao, Tengfei Pan, Yunyan Zhang, Songjing Wang, Ziqian Zhang, Xu Liu, Ji Zhang, Caowei Meng, Zhizheng Zhang, Jiyang Gao, Song Wang, Xiaokun Leng, Zhiqiang Xie, Zhenzhen Zhou, Peng Huang, Wu Yang, Yandong Guo, Yichao Zhu, Suibing Zheng, Hao Cheng, Xinmin Ding, Yang Yue, Huanqian Wang, Chi Chen, Jingrui Pang, YuXi Qian, Haoran Geng, Lianli Gao, Haiyuan Li, Bin Fang, Gao Huang, Yaodong Yang, Hao Dong, He Wang, Hang Zhao, Yadong Mu, Di Hu, Hao Zhao, Tiejun Huang, Shanghang Zhang, Yonghua Lin, Zhongyuan Wang and Guocai Yao}, journal={arXiv preprint arXiv:2511.17441}, url = {https://arxiv.org/abs/2511.17441}, year={2025}, }
同时建议引用LeRobot框架：https://github.com/huggingface/lerobot
访问要求
访问该数据集需同意以下条件：
- 在研究/出版物中引用相关论文（详见"Citation"部分）
- 不得使用该数据集进行伤害人类受试者的实验
需填写以下信息：
- 公司/组织（Company/Organization）：如"ETH Zurich"、"Boston Dynamics"、"Independent Researcher"
- 国家（Country）：如"Germany"、"China"、"United States"
