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这是一个使用LeRobot创建的机器人控制数据集，专门用于机器人学习任务。数据集包含1个完整的情节，总计1155帧数据，采样率为30fps。数据特征包括9维的机械臂动作向量（包含肩部平移、肩部提升、肘部弯曲、腕部弯曲、腕部旋转、夹爪位置以及x、y、theta速度），9维的状态观测向量（与动作向量相同结构），480x640x3的手腕摄像头视频数据，以及时间戳、帧索引、情节索引等元数据。数据集采用Apache 2.0许可证，适用于机器人控制和学习算法的研究与开发。

This is a robotic control dataset developed with LeRobot, tailored specifically for robotic learning tasks. It contains 1 complete episode, with a total of 1155 frames sampled at 30fps. The data features include a 9-dimensional robotic arm action vector (comprising shoulder translation, shoulder elevation, elbow flexion, wrist flexion, wrist rotation, gripper position, as well as x, y, and theta velocities), a 9-dimensional state observation vector with the same structure as the action vector, 480×640×3 wrist camera video data, and metadata such as timestamps, frame indices, and episode indices. The dataset is licensed under Apache 2.0, and is suitable for research and development of robotic control and learning algorithms.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总视频数: 1
• 总帧数: 1155
• 总片段数: 1
• 片段大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 数据格式: Parquet
• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

特征描述

动作特征

• 数据类型: float32
• 形状: [9]
• 特征名称:
  • arm_shoulder_pan.pos
  • arm_shoulder_lift.pos
  • arm_elbow_flex.pos
  • arm_wrist_flex.pos
  • arm_wrist_roll.pos
  • arm_gripper.pos
  • x.vel
  • y.vel
  • theta.vel

观测状态特征

• 数据类型: float32
• 形状: [9]
• 特征名称:
  • arm_shoulder_pan.pos
  • arm_shoulder_lift.pos
  • arm_elbow_flex.pos
  • arm_wrist_flex.pos
  • arm_wrist_roll.pos
  • arm_gripper.pos
  • x.vel
  • y.vel
  • theta.vel

手腕图像观测特征

• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 30 fps
  • 通道数: 3
  • 包含音频: false

其他特征

• 时间戳: float32, 形状[1]
• 帧索引: int64, 形状[1]
• 片段索引: int64, 形状[1]
• 索引: int64, 形状[1]
• 任务索引: int64, 形状[1]

技术信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: lekiwi_client
• 数据分割: train: 0:1