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该数据集由LeRobot创建，专注于机器人学任务。数据集包含7个剧集，总计3764帧数据，帧率为30 fps。数据结构包括动作特征（如机器人关节位置：肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、手腕弯曲、手腕滚动和夹持器位置）、观察状态（与动作特征相同的关节位置）、图像观察（来自正面摄像头和手腕摄像头的视频，分辨率分别为480x640和640x480，使用AV1编码）、时间戳、帧索引、剧集索引、任务索引等。数据集采用Apache 2.0许可证，适用于机器人控制、模仿学习或强化学习应用。数据以Parquet文件格式存储，视频以MP4格式存储，总数据文件大小为100 MB，视频文件大小为200 MB。机器人类型为so_follower，分割为训练集（包含所有7个剧集）。Created by LeRobot, this dataset focuses on robotics tasks. It contains 7 episodes, totaling 3764 frames at 30 fps. The data structure includes action features (e.g., robot joint positions: shoulder translation, shoulder lift, elbow flexion, wrist flexion, wrist roll, and gripper position), observation states (matching the same joint positions as the action features), image observations (videos captured by a front-facing camera and a wrist camera, with resolutions of 480x640 and 640x480 respectively, encoded using AV1), timestamps, frame indices, episode indices, task indices, etc. The dataset is licensed under Apache 2.0, and is applicable for robotic control, imitation learning, or reinforcement learning applications. The data is stored in Parquet file format, while the videos are stored in MP4 format. The total size of the data files is 100 MB, and the total size of the video files is 200 MB. The robot type is so_follower, and the dataset is split into a training set containing all 7 episodes.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: grab-box-right_20260703_155729
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人技术（Robotics）
• 标签: LeRobot

数据集大小与组成

• 总片段数（episodes）: 7
• 总帧数: 3764
• 总任务数: 1
• 数据文件大小: 约 100 MB
• 视频文件大小: 约 200 MB
• 采样频率: 30 FPS

数据结构

数据集包含以下特征字段：

特征	数据类型	形状	说明
action	float32	(6,)	6维动作向量，包含肩部、肘部、腕部及夹爪位置
observation.state	float32	(6,)	与动作相同的6维状态观测
observation.images.front	视频	(480, 640, 3)	前视RGB摄像头，AV1编码，30 FPS
observation.images.wrist	视频	(640, 480, 3)	腕部RGB摄像头，AV1编码，30 FPS
timestamp	float32	(1,)	时间戳
frame_index	int64	(1,)	帧索引
episode_index	int64	(1,)	片段索引
index	int64	(1,)	全局索引
task_index	int64	(1,)	任务索引（共1个任务）

机器人信息

• 机器人类型: so_follower

数据集划分

• 训练集: 索引 0 至 6（共7个片段，全部用于训练）

数据集来源

• 该数据集使用 LeRobot 框架创建。
• 可通过 可视化工具 预览数据集内容。