task03_turn_to_face_beaker_gist

该数据集是GIST AI Lab收集的11阶段实验室协议数据中的第3阶段（stage 3），任务为“原地转向面对烧杯”（Turn in place to face the beaker）。数据集包含2,228个episode，共334,996帧，帧率为30 FPS，机器人类型为mobileai_robot，代码版本为v3.0。摄像头包括cam_high、cam_left_wrist、cam_right_wrist，图像分辨率为480x640x3，编码格式为h264。动作/观察状态维度为16维（Mobile AI：base 2 + left 7 + right 7）。此外，数据集附带labels.csv文件，包含episode_id、task_scenario、success、data_issue列，其中data_issue仅有一种类型mobile_base_not_captured，表示移动基座状态固定导致base 2D无效。建议使用success==1且无data_issue的episode进行训练，共2,087个episode。This dataset is stage 3 of the 11-stage laboratory protocol data collected by GIST AI Lab, with the task Turn in place to face the beaker. It contains 2,228 episodes, totaling 334,996 frames at 30 FPS, robot type mobileai_robot, code version v3.0. Cameras include cam_high, cam_left_wrist, cam_right_wrist, image resolution 480x640x3, encoding format h264. Action/observation state dimension is 16 (Mobile AI: base 2 + left 7 + right 7). Additionally, the dataset includes a labels.csv file with columns episode_id, task_scenario, success, data_issue, where data_issue has only one type: mobile_base_not_captured, indicating that the mobile base state is fixed causing base 2D invalid. It is recommended to use episodes with success==1 and no data_issue for training, totaling 2,087 episodes.

原始信息汇总

数据集概述

task03_turn_to_face_beaker_gist 是一个面向机器人操作任务的研究数据集，源自 GIST AI Lab 采集的 11 阶段实验室协议数据中的 第 3 阶段，由 kiroaiseoul 重新命名并发布的副本（原始发布名为 task3-scan-and-move-to-beaker）。

任务与规模

• 任务描述：原地转身面向烧杯（"Turn in place to face the beaker"）
• 总片段数（Episodes）：2,228
• 总帧数（Frames）：334,996
• 帧率：30 FPS
• 机器人类型：mobileai_robot
• 代码库版本：v3.0

传感器与状态信息

• 摄像头：cam_high、cam_left_wrist、cam_right_wrist，图像尺寸 480x640x3，编码格式为 h264
• 动作/观测状态（action / observation.state）：16 维（Mobile AI — 底盘 2 维 + 左臂 7 维 + 右臂 7 维）

标签文件（labels.csv）

该文件包含在原始发布中，为逐片段粒度的标签，不属于 LeRobot 标准文件，存放于仓库根目录。主要字段为 episode_id, task_scenario, success, data_issue。

数据分布统计

类别	片段数
总数	2,228
success == 1	2,087
存在 data_issue	141
学习推荐（success == 1 且无 data_issue）	2,087

数据质量说明

• data_issue 在所有阶段中仅有一种类型：mobile_base_not_captured — 即移动底盘状态被记录为固定值，导致底盘 2 维数据失去意义。
• 若仅使用机械臂动作数据，这些片段仍可使用；若将底盘数据纳入训练，则应过滤掉这些问题片段。
• 推荐过滤方式：保留 success == 1 且 data_issue 为空的片段。

许可证

Apache-2.0