lerobot/pusht-subtask

数据集简介

PushT-Subtask 是一个用于机器人操作任务的数据集，专注于推动物体（Push）的子任务学习。

主要用途

该数据集主要用于机器人技能学习、模仿学习（Imitation Learning）和强化学习（RL）的研究与算法开发，特别是针对非结构化环境下的物体操作任务。

数据类型与模态

数据集包含多种模态的数据：
* 表格数据：记录机器人状态、动作等结构化信息。
* 时间序列数据：包含机器人传感器读数、关节状态等随时间变化的数据。
* 视频数据：记录了任务执行过程中的视觉观察。

规模与统计

• 数据量：共包含 25,860 行数据。
• 存储格式：数据以 Parquet 格式存储，便于高效读取和处理。

使用场景

适用于开发和学习机器人操作策略，尤其是在需要结合视觉观察、状态估计和时序控制来完成推动类任务的场景中。