franka_orange_cube_V3_20260729_125458
收藏资源简介:
该数据集是使用LeRobot创建的,专注于机器人技术领域。它包含机器人动作和观测数据,具体特征包括29维的动作向量(如关节位置、速度、末端执行器位置和姿态)和观测状态(类似结构),以及手腕摄像头图像和深度视频(分辨率480x640,帧率14fps)。数据集总共有20个episodes、3810帧,数据以Parquet文件格式存储,视频文件使用AV1编码。机器人类型为Franka Panda,适用于机器人学习和控制任务。
This dataset was developed using LeRobot, with a focus on the robotics domain. It encompasses robotic action and observation data, with specific characteristics including a 29-dimensional action vector (covering joint positions, velocities, end-effector positions and poses) and observation states with an analogous structure, as well as wrist-mounted camera images and depth videos (resolution 480x640, 14fps frame rate). The dataset consists of 20 episodes and 3,810 frames in total, with data stored in Parquet file format, while the video files employ AV1 encoding. The target robotic platform is Franka Panda, and this dataset is suitable for robotic learning and control tasks.
数据集概览
- 数据集名称:franka_orange_cube_V3_20260729_125458
- 许可证:Apache-2.0
- 任务类别:机器人学(Robotics)
- 标签:LeRobot
数据集结构
- 创建工具:使用 LeRobot 创建
- 机器人类型:Franka Panda(Kinesthetic 示教模式)
- 总轮次(Episodes):20
- 总帧数(Frames):3810
- 总任务数:1
- 帧率(FPS):14
- 数据文件大小:100 MB
- 视频文件大小:200 MB
- 数据格式:Parquet 文件,视频为 MP4(AV1 编码)
数据特征
数据集包含以下特征(所有特征共 29 维向量,动作和状态特征维度相同):
| 特征名称 | 数据类型 | 形状 | 说明 |
|---|---|---|---|
| action | float32 | [29] | 包含 7 个关节位置、7 个关节速度、2 个手指位置、末端执行器的位置、四元数、线速度和角速度 |
| observation.state | float32 | [29] | 与 action 结构相同,表示机器人状态 |
| observation.images.wrist | video | [480, 640, 3] | 腕部彩色摄像头图像(分辨率 480x640,AV1 编码,14 FPS) |
| observation.images.wrist_depth | video | [480, 640, 3] | 腕部深度摄像头图像(分辨率 480x640,AV1 编码,14 FPS) |
| timestamp | float32 | [1] | 时间戳 |
| frame_index | int64 | [1] | 帧索引 |
| episode_index | int64 | [1] | 轮次索引 |
| index | int64 | [1] | 全局索引 |
| task_index | int64 | [1] | 任务索引(共 1 个任务) |
数据划分
- 训练集:0:20(所有 20 个轮次均用于训练)
数据路径
- 数据文件:
data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet - 视频文件:
videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4 - 元信息文件:
meta/info.json
可视化
可通过 LeRobot 可视化工具 在线浏览此数据集。



