eval_act_FineTuning_RedTriangleIntoBox2
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该数据集是使用LeRobot创建的机器人数据集，基于代码库版本v3.0，专注于so101_follower机器人类型。数据集包含10个episodes，总计8021帧，涉及1个任务。数据以parquet文件格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集仅包含训练分割（train）。特征包括：动作（action）和观测状态（observation.state），均为6维浮点数组，表示机器人关节位置（如肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）；观测图像来自顶部（observation.images.top）和前置（observation.images.front）摄像头，均为视频格式，分辨率480x640，3通道，使用AV1编解码器；此外还包括时间戳、帧索引、episode索引、索引和任务索引等元数据。
This robotic dataset is developed using LeRobot, built upon codebase version v3.0, and targets the so101_follower robot platform. The dataset contains 10 episodes, totaling 8021 frames, and covers one single task. All data is stored in Parquet file format, with a total size of 100 MB for the Parquet data files and 200 MB for the video files. The frame rate is 30 fps. The dataset only includes the training split (train). The included features are as follows: 1. `action` and `observation.state`: both are 6-dimensional floating-point arrays representing the robot's joint positions, including shoulder translation, shoulder lift, elbow flexion, wrist flexion, wrist rotation, and gripper position; 2. Observation images from the top (`observation.images.top`) and front (`observation.images.front`) cameras: both are in video format, with a resolution of 480×640, 3 color channels, and encoded using the AV1 codec; 3. Additional metadata including timestamps, frame indices, episode indices, global indices, and task indices.
数据集概述
- 数据集名称: eval_act_FineTuning_RedTriangleIntoBox2
- 许可证: Apache-2.0
- 任务类别: 机器人（Robotics）
- 标签: LeRobot
数据集结构
- 机器人类型: so101_follower
- 总片段数: 10
- 总帧数: 8021
- 总任务数: 1
- 块大小 (chunks_size): 1000
- 数据文件大小: 100 MB
- 视频文件大小: 200 MB
- 帧率 (fps): 30
- 数据分割: 仅包含训练集，共10个片段（索引0-9）
数据特征
该数据集记录了机器人的动作与状态，包含视觉和传感器信息：
- 动作 (action): 6维浮点向量，包含肩部旋转、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置。
- 观测状态 (observation.state): 6维浮点向量，与动作空间一致，表示机器人各个关节的位置。
- 观测图像:
- 顶部摄像头 (observation.images.top): 分辨率 480×640，3通道，AV1编码，30fps。
- 前置摄像头 (observation.images.front): 分辨率 480×640，3通道，AV1编码，30fps。
- 时间戳 (timestamp): 单精度浮点，形状 [1]。
- 帧索引 (frame_index): 64位整型，形状 [1]。
- 片段索引 (episode_index): 64位整型，形状 [1]。
- 全局索引 (index): 64位整型，形状 [1]。
- 任务索引 (task_index): 64位整型，形状 [1]。
引用信息
- 主页: [更多信息待补充]
- 论文: [更多信息待补充]
- 引用格式: [更多信息待补充]
