real01c-marker-insert-d1-ours-sobol-r1-replacement-r0evidence23-beta025-freecf
收藏资源简介：
该数据集是使用LeRobot创建的机器人数据集，专门用于机器人学习任务。数据集基于Franka机器人，包含50个episodes，总计11538帧数据，覆盖1个任务。数据以parquet格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为15fps。数据集包含丰富的特征，如观测状态（包括笛卡尔位置、关节位置、速度、夹爪位置等）、动作（包括笛卡尔速度、位置、关节速度、位置、夹爪动作等）、奖励、完成标志、干预标志、成功标志等。此外，还包含两个摄像头（ID为18650758_left和25916956_left）的视频数据，分辨率为480x640，3通道，编码为h264。数据集适用于机器人控制、强化学习等研究。
This robotic dataset is developed using LeRobot, specifically tailored for robotic learning tasks. Based on the Franka robot, it contains 50 episodes with a total of 11538 frames, covering 1 single task. The data is stored in Parquet format, with a total data file size of 100 MB, while the video files occupy 200 MB, with a frame rate of 15 fps. The dataset includes rich features, such as observation states (including Cartesian positions, joint positions, velocities, gripper positions, etc.), actions (including Cartesian velocities, positions, joint velocities, positions, gripper actions, etc.), rewards, completion flags, intervention flags, success flags, and more. Additionally, it contains video data from two cameras with IDs 18650758_left and 25916956_left, with a resolution of 480×640, 3 channels, and encoded in H.264. This dataset is suitable for research in robotic control, reinforcement learning, and other related fields.
数据集概述
- 名称: real01c-marker-insert-d1-ours-sobol-r1-replacement-r0evidence23-beta025-freecf
- 许可证: Apache-2.0
- 任务类别: 机器人学 (Robotics)
- 标签: LeRobot
- 创建框架: LeRobot
数据集结构
- 代码库版本: v3.0
- 机器人类型: Franka
- 总片段数: 50
- 总帧数: 11538
- 总任务数: 1
- 块大小: 1000
- 数据文件大小: 100 MB
- 视频文件大小: 200 MB
- 帧率: 15 FPS
- 数据集划分: 训练集 (0:50)，共50个片段全部用于训练
数据存储格式
- 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 - 配置文件: 默认配置
default，数据文件匹配模式为data/*/*.parquet
特征字段
| 特征名称 | 数据类型 | 形状 | 字段说明 |
|---|---|---|---|
| observation.state | float32 | (7,) | 机器人状态：笛卡尔位置(x,y,z)、旋转(roll,pitch,yaw)、夹爪位置 |
| action | float32 | (7,) | 动作指令：线速度(x,y,z)、角速度(roll,pitch,yaw)、夹爪动作 |
| steps_to_go | int64 | (1,) | 剩余步骤数 |
| source | int64 | (1,) | 数据源ID |
| intervention | int64 | (1,) | 干预标志 |
| success | int64 | (1,) | 成功标志 |
| is_valid | int64 | (1,) | 有效性标志 |
| reward | float32 | (1,) | 奖励值 |
| done | int64 | (1,) | 完成标志 |
| arm_id | int64 | (1,) | 机械臂ID |
| policy_id | int64 | (1,) | 策略ID |
| manifest_idx | int64 | (1,) | 清单索引 |
| pen_x, pen_y, pen_yaw | float32 | (1,) | 笔的位置和朝向 |
| action.cartesian_velocity | float32 | (6,) | 笛卡尔速度动作 (x,y,z,roll,pitch,yaw) |
| action.cartesian_position | float32 | (6,) | 笛卡尔位置动作 (x,y,z,roll,pitch,yaw) |
| action.joint_velocity | float32 | (7,) | 关节速度动作 (joint_0~joint_6) |
| action.joint_position | float32 | (7,) | 关节位置动作 (joint_0~joint_6) |
| action.gripper_position | float32 | (1,) | 夹爪位置动作 |
| action.gripper_velocity | float32 | (1,) | 夹爪速度动作 |
| observation.state.cartesian_position | float32 | (6,) | 观测笛卡尔位置 |
| observation.state.joint_position | float32 | (7,) | 观测关节位置 |
| observation.state.joint_velocity | float32 | (7,) | 观测关节速度 |
| observation.state.cartesian_velocity | float32 | (6,) | 观测笛卡尔速度 |
| observation.state.gripper_position | float32 | (1,) | 观测夹爪位置 |
| observation.images.18650758_left | video | (480,640,3) | 左侧摄像头视频流 (h264编码, 15fps) |
| observation.images.25916956_left | video | (480,640,3) | 另一左侧摄像头视频流 (h264编码, 15fps) |
| 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 |
