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Nat-J/astribot-three-cup-shuffle-clean-scene

ASTRIBOT Three-Cup Shuffle — Clean Scene 由 ASTRIBOT 采集的“三仙归洞”机器人操作数据。采集场景较为干净，桌面及周边没有随意摆放的杂物。 数据概况 85 个 HDF5 episode 文件 总大小约 25 GB 文件命名格式：complete_50_episode_abs_<id>.hdf5 同步记录多视角图像、机器人关节状态与命令、位姿及时间戳 主要传感器与状态 头部 RGB-D：彩色图像与深度图 头部双目相机：彩色图像 左右腕部 RGB-D：彩色图像 躯干 RGB-D：彩色图像 双臂、双夹爪、底盘、头部及躯干的关节命令与状态 机器人各主要连杆位姿 数据以 HDF5 分组保存，主要顶层分组包括： images_dict joints_dict poses_dict command_poses_dict 场景说明 本数据集重点保留较干净的“三仙归洞”任务场景，未在环境中额外堆放各类无关杂物。… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Nat-J/astribot-three-cup-shuffle-clean-scene.

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ASTRIBOT Three-Cup Shuffle — Clean Scene

由 ASTRIBOT 采集的“三仙归洞”机器人操作数据。采集场景较为干净，桌面及周边没有随意摆放的杂物。

数据概况

  • —85 个 HDF5 episode 文件
  • —总大小约 25 GB
  • —文件命名格式：complete_50_episode_abs_<id>.hdf5
  • —同步记录多视角图像、机器人关节状态与命令、位姿及时间戳

主要传感器与状态

  • —头部 RGB-D：彩色图像与深度图
  • —头部双目相机：彩色图像
  • —左右腕部 RGB-D：彩色图像
  • —躯干 RGB-D：彩色图像
  • —双臂、双夹爪、底盘、头部及躯干的关节命令与状态
  • —机器人各主要连杆位姿

数据以 HDF5 分组保存，主要顶层分组包括：

  • —images_dict
  • —joints_dict
  • —poses_dict
  • —command_poses_dict

场景说明

本数据集重点保留较干净的“三仙归洞”任务场景，未在环境中额外堆放各类无关杂物。

使用提示

可使用 Python 的 h5py 读取：

python
import h5py

with h5py.File("complete_50_episode_abs_0.hdf5", "r") as episode:
    print(list(episode.keys()))

不同传感器的数据具有独立时间戳，使用时应按任务需求进行时间同步。

许可与隐私

上传者尚未声明明确许可证。使用前请确认数据采集、人物隐私及后续分发符合适用要求。