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Datasets:
oxygen65
/
ISSRobotArm

Languages:
English
Japanese
Size:
1K<n<10K
Tags:
robotics
imitation-learning
smolvla
ros2
gazebo
simulation
License:
Dataset card Files
xet
 Community
Dataset Viewer
The dataset viewer is not available for this subset.
Cannot get the split names for the config 'default' of the dataset.
Exception:    SplitsNotFoundError
Message:      The split names could not be parsed from the dataset config.
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 286, in get_dataset_config_info
                  for split_generator in builder._split_generators(
                                         ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      StreamingDownloadManager(base_path=builder.base_path, download_config=download_config)
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/webdataset/webdataset.py", line 84, in _split_generators
                  raise ValueError(
                  ...<2 lines>...
                  )
              ValueError: The TAR archives of the dataset should be in WebDataset format, but the files in the archive don't share the same prefix or the same types.
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/split_names.py", line 68, in compute_split_names_from_streaming_response
                  for split in get_dataset_split_names(
                               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      path=dataset,
                      ^^^^^^^^^^^^^
                      config_name=config,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                      token=hf_token,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 340, in get_dataset_split_names
                  info = get_dataset_config_info(
                      path,
                  ...<6 lines>...
                      **config_kwargs,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 291, in get_dataset_config_info
                  raise SplitsNotFoundError("The split names could not be parsed from the dataset config.") from err
              datasets.inspect.SplitsNotFoundError: The split names could not be parsed from the dataset config.

Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.

ISSRobotArm

ISS船内をイメージしたGazeboシミュレーションで、SO-101双腕ロボットが3つの作業を行う教師データです。 コード・アセット・追加学習済み重みは oxygen0605/ISSRobotArmSim で公開します。

Split Task 1: 水滴回収 Task 2: ペン把持 Task 3: キャップ装着 合計
train episodes 8 8 8 24
train frames 144 387 926 1,457
validation episodes 4 2 2 8
validation frames 74 98 230 402

32成功エピソード・1,859時刻分。PNG/NPZ/JSONの実データ合計は約1.81 GBです。 失敗試行、シミュレータが生成した重複メッシュ、実行ログ、テスト時のロールアウトは含めません。 trainとvalidationはエピソードを分離し、異なるseed群を使っています。公開データにtest splitはありません。

タスクと画像

  • Task 1: 右腕でスポンジを把持した状態から、漂う水滴に接触させて回収。
  • Task 2: 左腕で回転するペンを把持して保持。
  • Task 3: 左腕でペン、右腕でキャップを把持し、軸合わせして差し込む。

Task 1 egocentric camera Task 2 egocentric camera Task 3 egocentric camera

配布形式

独自のPNG/NPZ/JSON形式です。LeRobotDataset形式ではありません。 data/train/ と data/validation/ に、1エピソード1個のtarファイルを保存しています。 各tarは次のフォルダへ展開されます。

train_task1_4100000/
  result.json
  samples.json
  contacts.json
  00000_front.png
  00000_side.png
  00000_previous_front.png
  00000_depth.npz
  ...
  • front / side / previous_front: 実際にGazeboで描画したRGB画像。一人称・側面・過去の一人称。
  • depth.npz: front と side のfloat32深度画像。単位はメートル。
  • samples.json: フレーム名、関節角度、関節速度、前回指令、教師の関節指令、手先目標、英語指示、時刻、観測から算出した幾何特徴など。
  • goal: 左手先XYZ、右手先から左手先を引いた相対XYZ、左右手先の軸XY、左右グリッパー指令。学習ローダーが右手先をworld座標へ変換します。
  • result.json: split、task、seed、初期条件、成功判定。
  • contacts.json / contact_labels / evaluation_objects: 教師・評価用の接触やシミュレータ真値。推論入力には使いません。

metadata/dataset_manifest.jsonにエピソード・split・アーカイブのSHA-256、 metadata/file_checksums.jsonlに展開後の各ファイルのSHA-256を記載しています。

取得と利用

GitHubリポジトリのセットアップ後、固定revisionとハッシュを検証する取得スクリプトを使います。

python scripts/download_dataset.py
bash scripts/train_task_scenes.sh
python infer_dataset.py --episode validation_task1_4200000 --max-frames 10

CLIで直接取得することもできます。

hf download oxygen65/ISSRobotArm --repo-type dataset --local-dir ISSRobotArm

Gazeboでのオンライン推論は実行中のカメラ画像を使うため、このデータセットのダウンロードは不要です。 オフライン推論は記録された画像・深度・エンコーダだけを入力し、物理的な成功率の評価とは区別します。

生成方法・用途・制約

Ubuntu 24.04 / ROS 2 Jazzy / Gazebo Harmonic、重力0の環境で教師制御により収集しました。 教師は物体の真値から目標位置・向きを決め、逆運動学と標準軌道コントローラを使って動かします。 初期位置、移動速度、回転方向を変えた成功軌跡を追加学習に使用しています。 成功例だけを選択した小規模なシミュレーションデータで、実機や広い条件への一般化を保証しません。

透明水滴の深度計測は理想化した表面を使用し、接触後の球体追従で吸着を表現しています。 把持にはV溝パッドを使用します。流体計算や実機の触覚計測は含みません。

これは現在のタスク配置で行った追加学習の収集データです。 公開モデルは、それ以前に追加学習したアダプターも引き継いでおり、 本データセットだけがモデルの全学習履歴という意味ではありません。

ライセンスと出典

Apache-2.0。第三者資産の条件は THIRD_PARTY_NOTICES.md と licenses/ を参照してください。 SO-101由来の形状を含むシミュレーション画像です。参照写真・公式ロゴ画像・フォント本体は含めません。 独立した教育用プロジェクトであり、JAXA等の公式データセットではありません。
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