Munka adatkészletekkel

Minden teleoperációs munkamenet az AY-Robotson strukturált demonstrációs adatot hoz létre LeRobot formátumban, a manipulációs adatok de facto csereformátumában. Ez az oldal elmagyarázza, mi van egy adatkészletben, hogyan tekintheti át és kurátorozhatja az epizódokat az irányítópulton, hogyan működik az egyesítés, és hogyan illeszkedik ehhez a piactér.

Utolsó frissítés 2026-08-09

A LeRobot adatkészlet-formátum

Az AY-Robots minden demonstrációs adatot a Hugging Face által karbantartott LeRobot adatkészlet-formátumban tárol. A gyakorlati előny a hordozhatóság: az itt rögzített adatkészlet közvetlenül betölthető LeRobot-alapú tréningkódba, és a máshol ugyanebben a formátumban rögzített adatkészletek konverzió nélkül feltölthetők és felhasználhatók a platformon.

Egy adatkészlet epizódok gyűjteménye. Egy epizód egy feladat egy teljes próbálkozása, egy meghatározott kiinduló állapottól addig a pontig, ameddig leállította a rögzítést. Lemezen egy epizód három fájltípusra oszlik: egy Parquet fájl a numerikus streamekkel, egy videofájl kamerálnként, és metaadatok, amelyek mindent összekötnek.

ÚtvonalTartalom
data/.../episode_XXXXXX.parquetEgy Parquet fájl epizódonként: időbélyegek, megfigyelési állapot és akciók képkockánként
videos/...Egy MP4 kamerálnként és epizódonként, a Parquet adatokkal képkockára pontosan szinkronizálva
meta/info.jsonAdatkészlet-szintű metaadatok: robottípus, fps, a feature-séma, valamint az epizód- és képkockaszámok
meta/episodes.jsonlEgy sor epizódonként az indexével, hosszával és a hozzá tartozó feladattal
meta/tasks.jsonlA természetes nyelvű feladatszövegek, amelyekre az epizódok index alapján hivatkoznak

Az info.json feature-sémáját olvassa a tréningkód, hogy megértse az adatait: milyen megfigyelési kulcsok léteznek, azok alakja és a rögzítési sebesség. Két adatkészlet csak akkor kompatibilis, ha a sémáik megegyeznek, és pontosan ezt ellenőrzi az egyesítési validáció.

Az ízületi értékek százalékok, nem fokok

Az AY-Robots adatkészletekben minden ízületi érték LeRobot-normalizált: minden érték -100 és 100 között mozog, és az adott ízület kalibrált tartományának százalékát jelenti, nem fokban mért szöget. A 0 érték a kalibrált tartomány közepe, a -100 és a 100 pedig annak határai.

Miért a normalizált érték a helyes alapértelmezés

A szervók nullpontjai fizikai karonként eltérnek, így két SO-100 egység nyers szögei más pózokat írnak le. A kalibrált tartományra való normalizálás karok között összehasonlíthatóvá teszi a felvételeket, és ezt várják el a LeRobot tréningfolyamatok. Ha a saját eszközeihez szögekre van szüksége, alakítsa át a saját kalibrációs adatai alapján; a platform nem tárol fokokat.

Felhő-adatkészletek az irányítópulton

A Dashboard > Datasets felsorolja a felhő-adatkészleteit epizódszámmal, fájlmérettel és gyűjtési állapottal. Az adatkészletek automatikusan jönnek létre, amikor egy teleoperációs munkamenet adatot rögzít, és explicit módon is létrehozhat egyet, majd feltöltésekkel töltheti fel a desktop kliensből.

  • Létrehozás: az új adatkészletek automatikusan jönnek létre munkamenetekből, vagy hozzon létre egy üreset, és töltsön fel bele.
  • Átnevezés: a megjelenített nevet bármikor megváltoztathatja; ez magukat az adatokat nem érinti.
  • Törlés: eltávolítja az adatkészletet és annak összes epizódját és fájlját. A törlés végleges, ezért ha még szüksége lehet az adatra, előbb töltsön le egy archívumot.

Az epizód-böngésző

Egy adatkészlet megnyitása az epizód-böngészőbe visz. Minden epizódhoz videólejátszó tartozik a kamerastreamekhez, és szinkronizált ízületi grafikonok, amelyek az epizód alatt ábrázolják a normalizált ízületi értékeket. A videó pörgetésekor a grafikon kurzora vele mozog, ami gyorsan feltárja a problémákat: egy szaggatott megközelítés csúcsokként jelenik meg a grafikonokon, egy sikertelen fogás pedig már a fogó csatornáján látszik, mielőtt megnézné a videót.

Epizódcímkék: Success, Recovery, Failure

Minden epizóda három címke egyikét viselheti. A Success a feladat tiszta demonstrációját jelöli. A Recovery olyan epizódot jelöl, amelyben a próbálkozás közben valami elromlott, és ön kijavította; ezek azért értékesek, mert megtanítják a policy-t, hogyan térjen vissza a helyes útra. A Failure azokat az epizódokat jelöli, amelyek nem érték el a célt, és rendszerint kívül kell maradniuk a tréningen. A címkézés áttekintés közben sokkal olcsóbb, mint egy olyan policy hibakeresése, amely csendben rossz demonstrációkból tanult.

Adatkészletek egyesítése

Az egyesítés több felvételt kombinál egyetlen nagyobb adatkészletté, például egy hétnyi munkamenetet ugyanahhoz a feladathoz, vagy két kalibrált kar felvételeit. Az egyesítés több tar.gz archívumot fogad el, mindegyikben egy LeRobot adatkészlettel, és egyetlen, újraindexelt epizódokkal rendelkező adatkészletet hoz létre.

  1. 1
    Készítse elő az archívumokat

    Minden bemenetnek teljes LeRobot adatkészletnek kell lennie tar.gz archívumba csomagolva, beleértve a meta könyvtárat is. A info.json nélküli, hiányos archívumok nem validálhatók, és elutasításra kerülnek.

  2. 2
    Töltsön fel több archívumot

    A Dashboard > Datasets alatt indítson egy egyesítést, és egy lépésben válassza ki az összes kombinálni kívánt tar.gz archívumot.

  3. 3
    Validáció

    A platform ellenőrzi, hogy az fps, a feature-séma és a robot_type megegyezik-e az összes bemeneten. Ha a három közül bármelyik eltér, az egyesítés az eltérés megnevezésével elutasításra kerül, mert egy inkonzisztens streamekkel rendelkező kombinált adatkészlet csendben megrongálná a tréningezést.

  4. 4
    Tekintse át az eredményt

    Az egyesített adatkészlet a kombinált epizódszámmal jelenik meg a listájában. Nyissa meg az epizód-böngészőt, és szúrópróbaszerűen ellenőrizzen néhány epizódot minden forrásból, mielőtt tréningezni kezdene rajta.

Ez a három kompatibilitási szabály szándékosan szigorú. A képkockasebesség eltérése minden időlépés jelentését megváltoztatja, a séma eltérése egyenesen elrontja a betöltőket, a robottípusok keverése pedig olyan adatkészletet hoz létre, amellyel egyetlen policy sem tud dolgozni. Ugyanannak a modellnek a különböző karjaiból származó adatok kombinálása viszont rendben van: a robot_type a modellre utal, nem a fizikai egységre.

Az adatkészlet-piactér

A piactéren mások által rögzített adatkészleteket vásárolhat, és eladhatja a sajátjait. A megvásárolt adatkészletek ugyanabban a LeRobot elrendezésben érkeznek az irányítópultjára, mint a saját felvételei, így további lépések nélkül működnek az epizód-böngészővel, az egyesítéssel és a tréningezéssel.

Ha eladóként lép fel, kurátorozza az adatkészletet, mielőtt listázná. Tekintse át az epizódokat, címkézzen őszintén, és győződjön meg róla, hogy a feladatszövegek azt írják le, ami a felvételekben valóban történik. Az adatkészletét értékelő vevő ugyanazt az epizód-böngészőt látja, mint ön, és a tiszta címkékkel és következetes demonstrációkkal rendelkező adatkészletek többet érnek, mint egy nyers halom mindenből, amit valaha rögzített.

Gyakori kérdések

Mekkora egy tipikus epizód?

Nagyjából 5 és 15 MB között egy 10-20 másodperces epizódnál két kamerával, 30 fps mellett, a jelenet összetettségétől függően. Egy komoly, néhány száz epizódos adatkészlet néhány gigabájt tartományba esik.

Letölthetem az adatkészleteimet?

Igen. Az adatkészletek archívumként letölthetők az irányítópultról. Mivel az elrendezés standard LeRobot, a letöltés közvetlenül működik a LeRobot eszközökkel és a saját tréningkódjával.

Egyesíthetek különböző robottípusú adatkészleteket?

Nem. Az egyesítés megköveteli, hogy az fps, a feature-séma és a robot_type megegyezzen az összes bemeneten. Ugyanannak a modellnek két különböző fizikai karjából származó adat egyesíthető, feltéve, hogy mindkét kar kalibrálva volt.

Fokokat mutatnak az ízületi grafikonok?

Nem. Minden ízületi érték LeRobot-normalizált a -100 és 100 közötti tartományra, minden ízület kalibrált tartományának százalékaként kifejezve. Pontosan ez van tárolva a Parquet fájlokban is.

Mi történik, ha törlök egy adatkészletet?

Az adatkészlet és minden epizódja, videója és metaadata véglegesen eltávolításra kerül. Nincs visszavonás, ezért ha nem biztos benne, előbb töltsön le egy archívumot.