test2_20260606_151324

该数据集是一个机器人学数据集，使用LeRobot工具创建。它包含5个训练片段，总计5350帧数据，涉及1个任务。数据特征包括：动作（6维浮点数组，表示机械臂的肩部平移、肩部升降、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转和夹爪位置）、观察状态（6维浮点数组，与动作相同，表示机械臂关节位置）、观察图像（来自桌面的视频流，分辨率为480x640，3通道RGB，帧率为30fps，使用av1编码）、时间戳、帧索引、片段索引、索引和任务索引。数据以parquet文件格式存储，视频以mp4格式存储。机器人类型为so_follower。数据集适用于机器人控制、模仿学习或强化学习任务。This is a robotics dataset developed using the LeRobot toolkit. It consists of 5 training episodes, totaling 5350 frames, and covers a single task. The data features include: actions (6-dimensional floating-point arrays representing the shoulder translation, shoulder lift, elbow flexion, wrist flexion, wrist rotation and gripper position of the robotic arm), observation states (6-dimensional floating-point arrays identical to the actions, representing the joint positions of the robotic arm), observation images (desktop video streams with a resolution of 480x640, 3-channel RGB, 30fps frame rate, encoded with AV1), timestamps, frame index, episode index, global index and task index. The structured data is stored in Parquet format, while the videos are stored in MP4 format. The robotic type is so_follower. This dataset is applicable to robotic control, imitation learning or reinforcement learning tasks.

原始信息汇总

数据集概述

• 数据集名称: test2_20260606_151324
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot, OskarWithFriendsBlocks, LeLab

数据集结构

• 总片段数: 5
• 总帧数: 5350
• 总任务数: 1
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件大小: 约 100 MB
• 视频文件大小: 约 200 MB
• 机器人类型: so_follower

数据特征

特征名称	数据类型	形状	说明
action	float32	[6]	包含6个关节位置指令：shoulder_pan.pos, shoulder_lift.pos, elbow_flex.pos, wrist_flex.pos, wrist_roll.pos, gripper.pos
observation.state	float32	[6]	观测的机器人状态，同样包含6个关节位置信息
observation.images.desk	video	[480, 640, 3]	桌面视角的视频图像，分辨率480x640，3通道，编码格式av1，像素格式yuv420p，帧率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

数据文件结构

• 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
• 数据分块: 每个块大小 1000 帧
• 数据集划分: 仅包含训练集（5个片段全部用于训练）

创建工具

该数据集使用 LeRobot 创建。