aloha_handover_box_joint_pos_rl_224

该数据集是一个机器人操作数据集，使用LeRobot创建。它包含50个episodes，总计11829帧数据，帧率为25fps。数据集中记录了双机械臂（左右各6个关节和夹爪）的关节位置状态（14维）和动作（14维），以及来自背部、左腕、右腕摄像头的视频观察（分辨率224x224，RGB格式）。此外，还包括奖励信号、成功标志、时间戳、帧索引、episode索引、任务索引等元数据。数据以parquet文件格式存储，视频以mp4格式存储，总数据大小约为100MB，视频文件大小约为200MB。该数据集适用于机器人学习任务，如强化学习或模仿学习。This dataset is a robotic manipulation dataset developed using LeRobot. It contains 50 episodes with a total of 11,829 frames at a frame rate of 25 fps. The dataset records the 14-dimensional joint position states and 14-dimensional actions of dual robotic arms, which have 6 joints and a gripper on each left and right side respectively, as well as video observations from the back, left wrist and right wrist cameras (resolution: 224×224, RGB format). In addition, it also includes metadata such as reward signals, success flags, timestamps, frame indices, episode indices and task indices. The data is stored in Parquet file format, while the videos are stored in MP4 format. The total size of the dataset is approximately 100 MB, and the total size of the video files is approximately 200 MB. This dataset is suitable for robotic learning tasks such as reinforcement learning and imitation learning.

原始信息汇总

数据集概述：aloha_handover_box_joint_pos_rl_224

该数据集是一个用于机器人操作（Robotics）任务的数据集，基于 LeRobot 框架创建，采用 Apache-2.0 许可证。

数据集基本信息

• 任务类型：机器人学（Robotics）
• 许可证：Apache-2.0
• 数据集规模：
  • 总片段数：50
  • 总帧数：11,829
  • 总任务数：1
  • 帧率：25 FPS
  • 数据大小：100 MB
  • 视频大小：200 MB

数据集结构与特征

• 数据划分：全部 50 个片段用于训练集。
• 数据格式：
  • 主要数据以 Parquet 格式存储，路径为 data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet。
  • 视频数据以 MP4 格式存储，路径为 videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4。
• 特征列表：
  • 观测值（Observation）：
    • observation.state：一个包含14个浮点数的向量，表示左右臂的关节位置和夹爪状态（左臂关节1-6、左夹爪、右臂关节1-6、右夹爪）。
    • observation.images.back：后置摄像头图像，分辨率为 224x224，3 通道，使用 H.264 编码。
    • observation.images.wrist_left：左手腕摄像头图像，分辨率为 224x224，3 通道，使用 H.264 编码。
    • observation.images.wrist_right：右手腕摄像头图像，分辨率为 224x224，3 通道，使用 H.264 编码。
  • 动作（Action）：
    • action：一个包含14个浮点数的向量，结构与 observation.state 相同，代表机器人的动作指令。
  • 奖励与成功标志：
    • next.reward：下一时刻的奖励值（单精度浮点数）。
    • next.success：下一时刻的成功标志（布尔值）。
  • 时序与索引信息：
    • timestamp：时间戳（单精度浮点数）。
    • frame_index：帧索引（int64）。
    • episode_index：片段索引（int64）。
    • index：全局索引（int64）。
    • task_index：任务索引（int64）。
    • reward：当前帧的奖励值（单精度浮点数）。
    • mc_return：蒙特卡洛回报值（单精度浮点数）。

其他信息

• 主页与论文：目前标注为需要更多信息。
• 引用格式：目前标注为需要更多信息。