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# For reference on dataset card metadata, see the spec: https://github.com/huggingface/hub-docs/blob/main/datasetcard.md?plain=1
# Doc / guide: https://huggingface.co/docs/hub/datasets-cards
pipeline_tag: robotics
language:
- zh
license: mit
task_categories:
- robot-learning
- imitation-learning
tags:
- lerobot
- so-100
- teleoperation
- manipulation
- grasping
---
# Dataset Card for Grasp_OrangeToPlate_Dataset
本数据集包含 50 条遥操作演示记录，任务为使用 SO-101 机械臂将橘子抓取并放置到盘子中。数据采用 LeRobot v3.0 格式存储，包含关节位置、动作指令和前视摄像头视频。
## Dataset Details
### Dataset Description
| 属性 | 值 |
|---|---|
| **格式** | LeRobot v3.0 |
| **帧率** | 30 FPS |
| **总集数** | 50 集 (episodes) |
| **总帧数** | 28,132 帧 |
| **总时长** | 约 15.6 分钟 |
| **机器人** | SO-100 Follower 机械臂 |
| **任务数** | 1 |
| **语言** | 中文 |
| **许可** | MIT |
**关节定义**（`action` 和 `observation.state` 均为 6 维，单位：度）：
| 索引 | 关节名称 | 范围 |
|---|---|---|
| 0 | `shoulder_pan.pos` | [-58°, 28°] |
| 1 | `shoulder_lift.pos` | [-110°, 58°] |
| 2 | `elbow_flex.pos` | [-94°, 97°] |
| 3 | `wrist_flex.pos` | [7°, 103°] |
| 4 | `wrist_roll.pos` | [-21°, 37°] |
| 5 | `gripper.pos` | [0°, 72°] |
**摄像头**：
| 名称 | 分辨率 | 编码 | 说明 |
|---|---|---|---|
| `observation.images.front` | 1920x1080 | AV1 (yuv420p, CRF 30) | 前视摄像头，Full HD |
### Dataset Sources
- **仓库**: [More Information Needed]
- **论文 [可选]**: [More Information Needed]
- **演示 [可选]**: [More Information Needed]
## Uses
### Direct Use
本数据集适用于以下场景：
- **模仿学习训练**：使用 ACT、Diffusion、VQ-BeT 等策略训练机械臂抓取放置任务
- **策略评估**：在 SO-100 机械臂上测试训练好的策略
- **数据格式参考**：作为 LeRobot v3.0 格式数据集的参考示例
- **遥操作数据分析**：分析人类遥操作的动作特征和跟踪误差
### Out-of-Scope Use
- 本数据集仅包含单一任务（抓取橘子放到盘子），不适用于泛化到其他物体或任务
- 数据来自 SO-100 机械臂，关节范围和运动学特性与其他机器人不同，直接迁移需谨慎
- 数据集仅包含前视摄像头，缺少深度或多视角信息，不适用于需要 3D 感知的方法
## Dataset Structure
### 目录结构
```
Grasp_OrangeToPlate_Dataset/
├── data/
│ └── chunk-000/
│ └── file-000.parquet # 主数据文件 (28,132 行, 7 列)
├── meta/
│ ├── info.json # 数据集全局信息 (schema, fps, 机器人类型等)
│ ├── stats.json # 全局统计 (min, max, mean, std, 分位数)
│ ├── tasks.parquet # 任务定义 (1 个任务)
│ └── episodes/
│ └── chunk-000/
│ └── file-000.parquet # 每集元数据 (50 行, 93 列)
└── videos/
└── observation.images.front/
└── chunk-000/
├── file-000.mp4 # 第 0-8 集
├── file-001.mp4 # 第 9-21 集
├── file-002.mp4 # 第 22-36 集
├── file-003.mp4 # 第 37-48 集
└── file-004.mp4 # 第 49 集
```
### 数据字段
**主数据 (`data/chunk-000/file-000.parquet`)**：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| `action` | float32[6] | 目标关节位置（遥操作主臂的 commanded 位置） |
| `observation.state` | float32[6] | 实际关节位置（从臂的 measured 位置） |
| `timestamp` | float32[1] | 时间戳（秒，从每集 0 开始） |
| `frame_index` | int64[1] | 帧索引（每集内从 0 开始） |
| `episode_index` | int64[1] | 集索引（0-49） |
| `index` | int64[1] | 全局帧索引 |
| `task_index` | int64[1] | 任务索引（始终为 0） |
**视频 (`videos/observation.images.front/`)**：
- 格式：MP4 (AV1 编码, yuv420p, 30 FPS)
- 分辨率：1920x1080
- CRF: 30, GOP: 2, preset: 12
- 像素值范围：归一化到 [0, 1]，各通道均值约 0.34-0.35
**数据划分**：
| 划分 | 集范围 | 数量 |
|---|---|---|
| `train` | 0-49 | 50 集 |
### 每集长度分布
| 统计量 | 值 |
|---|---|
| 最小长度 | 2 帧（第 17 集，异常数据） |
| 最大长度 | 900 帧（约 30 秒） |
| 平均长度 | 562.6 帧（约 18.8 秒） |
| 中位数长度 | 523.5 帧（约 17.5 秒） |
> **注意**：第 17 集仅包含 2 帧（0.067 秒），为录制失败的异常数据，训练时建议排除。
## Dataset Creation
### Curation Rationale
本数据集用于记录和训练 SO-100 机械臂完成"把橘子放到盘子里面"的抓取放置任务。通过遥操作方式采集人类演示数据，用于后续模仿学习策略的训练和评估。
### Source Data
#### 数据采集与处理
- **采集方式**：遥操作（Teleoperation），使用 SO-100 Leader-Follower 主从臂配置
- **帧率**：30 FPS
- **数据格式**：LeRobot v3.0（Parquet + 视频分块存储）
- **关节单位**：度（degrees）
- **视频编码**：AV1，CRF 30，用于高效存储
**`action` 与 `observation.state` 的区别**：`action` 是主臂（Leader）的目标关节位置指令，`observation.state` 是从臂（Follower）的实际测量关节位置。两者之间存在跟踪误差，最大可达约 5 度，这是 SO-100 主从臂系统的典型特性。
#### 数据生产者
数据由操作 SO-100 Leader-Follower 机械臂的操作员通过遥操作方式采集。
### Personal and Sensitive Information
本数据集不包含任何个人或敏感信息。数据仅包含机械臂关节位置和摄像头拍摄的物体（橘子、盘子）画面。
## Bias, Risks, and Limitations
### 已知限制
- **单一任务**：仅包含"把橘子放到盘子里面"一个任务，无法泛化到其他物体或动作
- **单一场景**：所有数据在固定环境下采集，光照、桌面布局、橘子大小等条件变化有限
- **机器人特定**：数据针对 SO-100 机械臂的关节范围和运动学特性，迁移到其他机器人需要适配
- **数据量较小**：50 集演示对于复杂策略训练可能不足，建议与其他数据集配合使用或进行数据增强
- **异常数据**：第 17 集仅 2 帧，为录制失败的异常数据
### Recommendations
建议使用者注意以下事项：
- 训练前排除第 17 集（仅 2 帧的异常数据）
- 注意 `action`（指令位置）和 `observation.state`（实际位置）之间的跟踪误差
- 在目标环境中充分评估策略性能后再部署到真实机器人
- 本数据集适合用作入门示例或小规模验证，生产环境建议采集更多样化的数据
## Citation
**BibTeX:**
```bibtex
[More Information Needed]
```
**APA:**
[More Information Needed]
## More Information
- LeRobot 文档: https://github.com/huggingface/lerobot
- LeRobot v3.0 数据格式规范: https://github.com/huggingface/lerobot
## Dataset Card Contact
[More Information Needed]
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