metaworld_mt50_push_v2_image

该数据集是使用LeRobot创建的，涉及机器人技术。数据集包含100个片段，6125帧，1个任务，但没有视频。数据以parquet格式存储，包含多种特征，如观察状态（4维浮点数组）、动作（4维浮点数组，包括x、y、z和夹持器）、奖励（1维浮点数组）、成功标志（布尔值）、环境状态（39维浮点数组，代表关键点）、图像（3通道480x480像素）、任务ID（整型）、时间戳（浮点型）、帧索引、片段索引、索引和任务索引。数据集的帧率为80fps，并包含训练分割（0:100）。此外，还对相机位置进行了调整和图像翻转。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: metaworld_mt50_push_v2_image
• 许可证: apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot

数据集描述

• 创建工具: 使用 LeRobot 创建。
• 相机调整: 重新定位相机并翻转渲染图像，具体参数为 env.model.cam_pos[2] = [0.75, 0.075, 0.7]。

数据集结构

• 数据文件格式: Parquet 文件 (data/*/*.parquet)
• 元数据文件: meta/info.json 包含以下信息：
  • 代码库版本: v2.0
  • 机器人类型: metaworld
  • 总剧集数: 100
  • 总帧数: 6125
  • 总任务数: 1
  • 总视频数: 0
  • 总块数: 1
  • 块大小: 1000
  • 帧率: 80 fps
  • 分割: 训练集 (train: 0:100)
  • 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
  • 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征

• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [4]
• action:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [4]
  • 轴名称: ["x", "y", "z", "gripper"]
• next.reward:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• next.success:
  • 数据类型: bool
  • 形状: [1]
• observation.environment_state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [39]
  • 名称: ["keypoints"]
• observation.image:
  • 数据类型: image
  • 形状: [3, 480, 480]
  • 名称: ["channels", "height", "width"]
• task_id:
  • 数据类型: int16
  • 形状: [1]
• timestamp:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• frame_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• episode_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• BibTeX: [More Information Needed]