robolab-mgh-food-soft

由我们在RoboLab（Isaac Lab）基准上重实现的MimicGen生成的模拟操作演示。该数据集是生成器×任务×难度网格（MimicGen）/生成器×源数量网格（PGDG）中的一个单元格。具体而言，生成器为MimicGen（我们的重实现，非原作者代码），任务为“food”，初始位姿随机化为“soft”（位置为可行半径的20%，偏航角0°），共包含3063个成功episode，生成成功率为0.409。Simulated manipulation demonstrations generated by our re-implementation of MimicGen on the RoboLab (Isaac Lab) benchmark. This dataset is a cell in the generator×task×difficulty grid (MimicGen) / generator×source count grid (PGDG). Specifically, the generator is MimicGen (our re-implementation, not the original authors code), the task is "food", the initial pose is randomized to "soft" (position at 20% of feasible radius, yaw 0°), containing 3063 successful episodes with a generation success rate of 0.409.

原始信息汇总

数据集概述

该数据集是 robolab-mgh-food-soft，由 DAVIAN-Robotics 组织在 Hugging Face 上发布，主要用于机器人操作领域的模拟操控演示研究。

基本信息

• 许可证: Apache 2.0
• 任务类型: 机器人学（robotics）
• 标签: LeRobot、操作（manipulation）、Isaac Lab、数据生成、MimicGen
• 生成工具: 基于 LeRobot 框架创建，由 MimicGen 复现实现生成

数据内容

• 任务: food
• 初始位姿随机化: soft 模式（位置为可行半径的20%，偏航角为0°）
• 演示数量: 3063条（仅包含成功轨迹）
• 生成成功率: 0.409

动作规范

• 动作类型: 绝对关节目标值（DROID坐标系），包含7自由度机械臂关节（含j7安装偏移）及一个二值夹爪（{0, 1}）
• 重要说明: 动作不是增量值，夹爪通道为二值化处理，连续夹爪通道会高估策略性能

数据生成流程

1. 源演示（pi05策略轨迹） → MimicGen（基于物体的SE(3)重定向） → 物理仿真滚动
2. 仅存储成功轨迹，失败轨迹消耗相同仿真预算但未被记录

数据集结构

• 总帧数: 936,844帧
• 总任务数: 1个
• 数据文件大小: 100 MB（parquet格式）
• 视频文件大小: 200 MB（MP4格式）
• 帧率: 15 fps
• 划分: 全部3063条轨迹用于训练（train: 0:3063）

特征说明

• 动作（action）: float32类型，形状 [8]，包含7个关节（j0-j6）和1个夹爪
• 观察状态（observation.state）: float32类型，形状 [8]，包含8个关节（joint_0至joint_7）
• 观察速度（observation.velocity）: float32类型，形状 [8]
• 图像观察: 两个摄像头（肩部上方左摄像头和腕部摄像头），分辨率270x480，3通道，15 fps，H.264编码

注意事项

• 仅包含成功轨迹，失败模式未体现
• 成功标准由环境中的 K 步稳定判定，非单帧判定
• 量化统计（q01/q99）已预计算，视频已重编码为恒定帧率以支持torchcodec数据加载器
• 该实现为 MimicGen 的复现版本，部分超参数为自行选择，非原始作者代码