turn-on-and-turn-down-desk-lamp-0702

该数据集是一个机器人操作数据集，专门用于训练和评估机器人学习模型。它包含10个完整的情节（episodes），总计19857帧数据，采集自一个名为bi_taccap_gripper的双臂机器人系统。数据集中记录了机器人执行打开和关闭台灯任务时的多模态信息，包括：动作数据（20维浮点数，表示左右机器人的工具中心点（TCP）位置、旋转和夹爪位置）、观察状态（与动作数据类似的机器人状态）、以及来自多个摄像头的视频数据（如左右触觉摄像头和手腕摄像头，分辨率分别为400x700和480x640，每秒30帧）。数据以Parquet文件格式存储，并附带视频文件，总数据大小约为100MB，视频大小约为200MB。数据集使用Apache 2.0许可证发布，旨在支持机器人学习研究，特别是涉及触觉感知和视觉反馈的任务。

This dataset is a robotic manipulation dataset specifically designed for training and evaluating robot learning models. It contains 10 complete episodes, totaling 19,857 frames of data, collected from a dual-arm robotic system named bi_taccap_gripper. The dataset records multimodal information during the robots execution of the open and close desk lamp task, including: action data (20-dimensional floating-point numbers representing the tool center point (TCP) positions, rotations, and gripper positions for both left and right robots), observation states (similar robot states to action data), and video data from multiple cameras (such as left and right tactile cameras and wrist cameras, with resolutions of 400x700 and 480x640, respectively, at 30 frames per second). The data is stored in Parquet file format and comes with video files, with a total data size of approximately 100 MB and video size of about 200 MB. The dataset is released under the Apache 2.0 license and aims to support robot learning research, particularly tasks involving tactile perception and visual feedback.

原始信息汇总

数据集概述：turn-on-and-turn-down-desk-lamp-0702

该数据集是一个面向机器人操作任务的机器人学数据集，用于学习和复现台灯的开启与关闭动作。数据集由 LeRobot 框架创建，并采用 Apache-2.0 许可证。

数据集结构

• 机器人类型: bi_taccap_gripper（双“TacCap”夹爪）
• 总片段数: 10
• 总帧数: 19,857
• 总任务数: 1（台灯开启与关闭）
• 帧率: 30 FPS
• 数据总大小: 数据文件约100 MB，视频文件约200 MB
• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 数据集划分: 全部（10个片段）用于训练（train: "0:10"）

特征与数据类型

特征字段	数据类型	描述
action	float32 (20维)	动作指令：包含左右TCP（工具中心点）6维姿态、左右夹爪位置
observation.state	float32 (20维)	机器人状态观测：与动作指令结构一致，表示当前状态
observation.images.left_tactile_left	video (400x700x3)	左夹爪左侧触觉摄像头视频（h264, 30 FPS）
observation.images.left_tactile_right	video (400x700x3)	左夹爪右侧触觉摄像头视频
observation.images.left_wrist	video (480x640x3)	左手腕摄像头视频
observation.images.right_tactile_left	video (400x700x3)	右夹爪左侧触觉摄像头视频
observation.images.right_tactile_right	video (400x700x3)	右夹爪右侧触觉摄像头视频
observation.images.right_wrist	video (480x640x3)	右手腕摄像头视频
timestamp	float32	时间戳
frame_index	int64	帧索引
episode_index	int64	片段索引
index	int64	全局索引
task_index	int64	任务索引

使用场景与目的

• 面向机器人操作学习任务，特别是涉及触觉反馈的双臂精细操作场景。
• 适用于模仿学习、行为克隆、强化学习等算法训练与评估。
• 数据集的构建基于 Xense TacCap 触觉机器人平台（详见引文）。

引用信息

@misc{xense-taccap-lerobot, author = {XenseRobotics Team}, title = {LeRobot-Xense: LeRobot with Xense Tactile Robotics Support}, howpublished = {url{https://github.com/Vertax42/xense-taccap-lerobot}}, year = {2026} }