robolab-foodpacking1can-p30-metra-a01-n3000
收藏资源简介：
该数据集包含来自RoboLab（Isaac Lab）模拟环境中FoodPacking1Cans任务的RL rollout数据，使用METRA正则化的RFCL策略生成，并转换为LeRobot v3.0格式，子采样到3000个成功episode，用于行为克隆。具体信息：任务为将罐装食品装入箱子；共3000个episode，189710帧；控制频率为15 Hz；episode长度最小43，中位数62，95百分位83，最大304（平均63.2）；相机包括over_shoulder_left_camera和wrist_cam，分辨率270x480 RGB；状态和动作均为8维（7个手臂关节+夹爪）；初始姿态来自p30库的训练集（位置±30 cm，偏航±180度）；夹爪为Franka panda_hand；源策略为RFCL + METRA（alpha=0.1），单次随机种子。动作是记录的绝对关节目标，夹爪为二进制{0,1}。额外观测列包括observation.velocity（8维）和observation.skill_z（3维，METRA潜在变量）。注意：仅包含成功episode，无失败数据，且来源于单次种子。
This dataset contains RL rollout data from the FoodPacking1Cans task in the RoboLab (Isaac Lab) simulation environment, generated by an RFCL policy with METRA regularization, converted to LeRobot v3.0 format, and subsampled to 3000 successful episodes for behavior cloning. Details: task is placing canned food into a box; 3000 episodes, 189710 frames; control frequency 15 Hz; episode length min 43, median 62, 95th percentile 83, max 304 (mean 63.2); cameras include over_shoulder_left_camera and wrist_cam with resolution 270x480 RGB; state and action both 8-dimensional (7 arm joints + gripper); initial poses from training set of p30 library (position ±30 cm, yaw ±180°); gripper is Franka panda_hand; source policy is RFCL + METRA (alpha=0.1) with a single random seed. Actions are recorded absolute joint targets, gripper is binary {0,1}. Additional observation columns include observation.velocity (8-dim) and observation.skill_z (3-dim, METRA latent variable). Note: only successful episodes included, no failure data, and from a single seed.
数据集概述：robolab-foodpacking1can-p30-metra-a01-n3000
基本信息
- 许可证：Apache-2.0
- 任务类型：机器人操作（Robotics，Manipulation）
- 数据格式：LeRobot v3.0，包含 Parquet 数据文件与 MP4 视频文件
- 数据规模：约 300 MB（其中数据文件约 100 MB，视频文件约 200 MB）
任务与环境
- 任务名称：
FoodPacking1Cans——"将罐装食品装入箱中" - 运行环境：RoboLab（基于 Isaac Lab 的仿真环境），无真实机器人数据
- 数据集性质：仅含成功轨迹（Successful-only），由确定性策略采集，不含失败数据
数据集规模
| 项目 | 数值 |
|---|---|
| 成功轨迹段数 | 3,000 |
| 总帧数 | 189,710 |
| 控制频率 | 15 Hz |
| 轨迹长度 | 最短 43 帧，中位数 62 帧，P95 为 83 帧，最长 304 帧，平均 63.2 帧 |
| 任务数 | 1 |
| 训练/测试划分 | 仅含训练集（索引 0:3000） |
传感器与观测
- 相机：两个 RGB 摄像头，分辨率 270×480
over_shoulder_left_camera（左肩上方视角）wrist_cam（腕部相机）
- 状态/动作维度：各 8 维（7 个机械臂关节 + 1 个夹爪）
- 夹爪型号：Franka
panda_hand - 初始位姿范围：
p30训练集位姿库，位置偏移 ±30 cm，偏航角偏移 ±180 度
数据字段说明
observation.state（8 维）：7 个关节位置 + 1 个关节角度（joint_0 至 joint_7）action（8 维）：动作采用记录格式——机械臂为 DROID 坐标系下的绝对关节目标（第 7 关节偏移 -π/4），夹爪为二值 {0, 1}（原始值 > 0 表示闭合）observation.velocity（8 维）：世界坐标系下的速度observation.skill_z（3 维）：METRA 隐变量，仅在搭配源策略时具有语义observation.images.*（视频，270×480×3，AVC1 编码，15 FPS）- 另有通用索引、时间戳、任务索引、
next.done等元数据字段 - 位姿采用
env_relative_pos + world_quat表示
策略与采集背景
- 源策略：RFCL 策略并引入 METRA 正则化，内在系数 alpha = 0.1
- 种子数：仅使用单一随机种子
- 采样方式：从更大的合并集合（共 3,918 条轨迹）中以
seed=0进行子采样，未纳入的轨迹未对外发布
注意事项
- 数据基于单一训练种子，所有统计指标均来源于这一次训练
- 仅含成功轨迹，无法用于学习失败恢复行为
- 数据全部来自 Isaac Lab 仿真环境，不包含真实机器人数据
- 若训练流程需应用增量变换，应基于已存储的绝对目标动作计算；动作值并非增量（delta）格式
可视化工具
可通过 LeRobot 数据集可视化器 预览数据集内容。
引用
该数据集的 BibTeX 引用信息暂缺（标注为 "More Information Needed"）。
