概述

这套数据集的采集方式、多模态结构、存储格式与适用任务。

Galaxea_R1_Lite_classify_object_four 是一个基于 LeRobot 扩展格式的数据集，并声明与 LeRobot 完全兼容。数据集对应机器人为 Galaxea_R1_Lite，末端执行器为 two_finger_gripper，场景类型为 commercial_convenience->supermarket。传感器包含头部左右 RGB 相机和左右腕部 RGB 相机，共 4 个视角，视频分辨率为 1280x720。

数据集包含 191 个 episodes、153386 帧，FPS 为 30，大小为 8.39 GB。任务是用右夹爪将食品放入右篮，用左夹爪将非食品放入左篮；对象包括篮子、水果、蔬菜、零食和面包等，并列出 67 个子任务，原子动作包括 grasp、pick、place。

数据结构遵循 LeRobot 格式，包含压缩 RGB 视频、机器人状态、动作轨迹、时间戳与标注等元数据；数据文件路径模式为 data/chunk-{id}/episode_{id}.parquet，视频位于 videos/chunk-{id}/observation.images.cam_left_wrist_rgb/episode_{id}.mp{id}。训练划分为 Episodes 0:190。遥操作类型、操作类型和环境类型暂未提供。

资料出处 Hugging Face datasets RoboCOIN/Galaxea_R1_Lite_classify_object_four

关键规格与模态

数据规模、传感器模态、标注层级、存储格式及 Hugging Face Hub 下载热度。

总时长: 1.42h
演示轨迹数 (Episodes): 191
Hub 下载量: 3.4k; 出处Hugging Face
Hub 点赞: 0; 出处Hugging Face

采集方式: 遥操作
开源协议: apache-2.0
传感器模态: 视频图像状态观测
标注粒度: 动作轨迹状态观测
存储格式: LeRobot

数据下载与加载代码

通过 Hugging Face CLI 或 LeRobot Dataset API 直接读取帧序列与动作标签。

# 使用 Hugging Face CLI 下载数据集
huggingface-cli download RoboCOIN/Galaxea_R1_Lite_classify_object_four --repo-type dataset --local-dir ./data/robocoin-galaxea-r1-lite-classify-object-four

# 在 Python / LeRobot 中加载数据集
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset
dataset = LeRobotDataset("RoboCOIN/Galaxea_R1_Lite_classify_object_four")
print(f"Episodes: {dataset.num_episodes}, Frames: {dataset.num_frames}")