File size: 6,556 Bytes
61d61a9 8179ae8 61d61a9 8179ae8 61d61a9 8179ae8 c6dbeef 8179ae8 61d61a9 a920a92 61d61a9 a920a92 8179ae8 c6dbeef 8179ae8 a920a92 8179ae8 a920a92 8179ae8 a920a92 8179ae8 a920a92 8179ae8 a920a92 8179ae8 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 | # embodied_dataset
本目录用于存放具身智能机器人采集数据。当前数据集采用 LeRobot v3.0 格式,后续新增采集批次、任务或机器人数据时,应尽量沿用本 README 定义的目录结构、字段命名、采样频率和质量检查标准,保证其他人可以按同一规范复现采集和训练。
## 当前数据集
- 任务:抓取桌面上的网球,并放入目标区域。
- 任务文本:`Pick up the tennis ball and place it in the target area.`
- 机器人类型:`so_follower`
- 数据格式:LeRobot v3.0
- episode 数量:100
- 总帧数:21187
- 采样频率:30 FPS
- 图像分辨率:480 x 640 x 3
- 视频视角:`observation.images.overhead`、`observation.images.wrist`
- 动作维度:6
- 状态维度:6
## 目录结构
```text
embodied_dataset/
├── data/
├── meta/
└── videos/
└── observation.images.wrist/
```
路径模板必须和 `meta/info.json` 保持一致:
```text
data_path = embodied_dataset/data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
video_path = embodied_dataset/videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
```
## 帧数据格式
`data/chunk-xxx/file-xxx.parquet` 保存逐帧机器人数据。当前 schema 如下:
| 字段 | 类型 | 形状 | 含义 |
| --- | --- | --- | --- |
| `action` | `float32` list | `[6]` | 当前帧对应的控制动作 |
| `observation.state` | `float32` list | `[6]` | 当前帧机器人观测状态 |
| `timestamp` | `float32` | `[1]` | 当前 episode 内的时间戳,单位为秒 |
| `frame_index` | `int64` | `[1]` | 当前 episode 内的帧序号,从 0 开始 |
| `episode_index` | `int64` | `[1]` | 全数据集 episode 序号,从 0 开始 |
| `index` | `int64` | `[1]` | 全数据集全局帧序号 |
| `task_index` | `int64` | `[1]` | 任务编号,对应 `meta/tasks.parquet` |
`action` 和 `observation.state` 的 6 个关节字段顺序必须固定:
```text
shoulder_pan.pos
shoulder_lift.pos
elbow_flex.pos
wrist_flex.pos
wrist_roll.pos
gripper.pos
```
后续采集必须保持相同的字段顺序、单位和数值含义。若更换机器人、关节数量、单位或控制模式,必须新建清晰的字段名,并同步更新 `meta/info.json`、`stats.json` 和 README。
## 视频数据格式
当前数据集包含两个视频观测键:
| video key | 分辨率 | FPS | 编码 | 说明 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `observation.images.overhead` | 480 x 640 | 30 | AV1 / MP4 | 顶部视角,观察桌面、目标物和目标区域 |
| `observation.images.wrist` | 480 x 640 | 30 | AV1 / MP4 | 腕部视角,观察夹爪附近目标 |
采集时必须保证:
- 每个 episode 的视频和 Parquet 帧时间对齐。
- 同一个 episode 下所有相机的起止时间一致,或在 `meta/episodes` 中明确记录 `from_timestamp` 和 `to_timestamp`。
- 视频不包含音频。
- 图像方向、相机安装位置、曝光和焦距尽量固定;如果调整相机位置,需要记录在新增数据说明中。
## 元数据格式
`meta/info.json` 是数据集入口配置,必须记录:
- `codebase_version`:当前为 `v3.0`
- `robot_type`:当前为 `so_follower`
- `total_episodes`
- `total_frames`
- `total_tasks`
- `fps`
- `splits`
- `data_path`
- `video_path`
- `features`
`meta/tasks.parquet` 保存任务索引。每个任务必须有稳定的 `task_index` 和任务文本。当前只有一个任务:
```text
task_index = 0
task = Pick up the tennis ball and place it in the target area.
```
`meta/episodes/chunk-xxx/file-xxx.parquet` 保存 episode 级索引和统计信息,至少应包含:
- `episode_index`
- `tasks`
- `length`
- `data/chunk_index`
- `data/file_index`
- `dataset_from_index`
- `dataset_to_index`
- 每个视频 key 对应的 `chunk_index`、`file_index`、`from_timestamp`、`to_timestamp`
- 每个关键字段的 episode 级统计值,例如 min、max、mean、std、q01、q10、q50、q90、q99
`meta/stats.json` 保存全数据集统计信息。新增或删除 episode 后必须重新生成。
## 采集标准
按以下流程采集新数据:
1. 确定任务定义。
- 每个任务写成一句明确的英文指令,便于后续直接用于模仿学习或多任务训练。
- 同一任务不要频繁改写文本;如果任务目标变化,应新增 `task_index`。
2. 固定硬件和场景。
- 记录机器人型号、相机视角、相机分辨率、FPS、目标物、桌面布局和目标区域。
- 当前标准为 SO101 follower、30 FPS、两路 480 x 640 RGB 视频。
3. 逐 episode 采集。
- 每个 episode 从任务开始前的稳定状态开始录制。
- 操作完成或失败后停止录制。
- `frame_index` 在每个 episode 内从 0 开始递增。
- `timestamp` 应从 0 附近开始,按 30 FPS 时间基准递增。
- `index` 在整个数据集内全局连续递增。
4. 保存数据。
- 机器人状态和动作保存到 `data/chunk-xxx/file-xxx.parquet`。
- 视频保存到 `videos/{video_key}/chunk-xxx/file-xxx.mp4`。
- episode 索引保存到 `meta/episodes/chunk-xxx/file-xxx.parquet`。
- 大文件必须通过 Git LFS 管理。
5. 生成元数据。
- 更新 `meta/info.json` 中的总数、路径模板和 features。
- 更新 `meta/tasks.parquet`。
- 更新 `meta/episodes/`。
- 重新计算 `meta/stats.json`。
6. 做质量检查。
- 视频能正常打开,画面方向正确,没有黑屏、严重卡顿或错位。
- 每个 episode 的帧数、timestamp、视频时长基本匹配。
- `action` 和 `observation.state` 没有 NaN、空数组或维度错误。
- episode 成功/失败情况应在新增说明中记录;不要把明显损坏的数据混入正式训练集。
## 使用示例
```python
from lerobot.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset(
repo_id="vvzc/ChenLong_Embodied_Intelligence_Dataset",
)
print(dataset.num_episodes)
print(dataset.num_frames)
sample = dataset[0]
print(sample.keys())
print(sample["action"].shape)
print(sample["observation.state"].shape)
```
## 提交规范
- 新增 `.parquet`、`.mp4`、`.pt`、`.png` 等大文件前,确认仓库根目录 `.gitattributes` 已包含对应 LFS 规则。
- 每次新增采集数据时,README、`meta/info.json`、`meta/stats.json`、`meta/tasks.parquet` 和 `meta/episodes/` 必须同步更新。
- 提交信息建议写清楚任务、批次和变更内容,例如 `Add tennis ball collection episodes 48-60`。
|