--- # 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]