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@@ -8,8 +8,8 @@ SandGO 是一个专为**具身智能 (Embodied AI)** 和**机器人学习**设
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| 项目 | 描述 |
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| **总 episodes** | 约
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| **总时间步数** | 约
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| **任务类型** | 巡航、避障、抓取、放置、搜索移动容器等 |
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| **传感器模态** | 主相机 RGB、腕部相机 RGB、LiDAR 点云、深度点云、机器人状态、机器人动作 |
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| **指令形式** | 原始自然语言文本（每元动作一条） |
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@@ -54,7 +54,7 @@ SandGO/
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### 3. 图像 (`images_main/`, `images_wrist/`)
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- 文件名格式：`step_{六位数字}.jpg`，按时间步顺序排列。
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- 图像尺寸：480×640
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- 主相机视角（`p0`）和腕部相机视角（`p1`）分别保存。
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### 4. 点云 (`point_clouds/`, `depths/`)
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@@ -83,7 +83,7 @@ SandGO/
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```json
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{
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-
"total_episodes":
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"tasks": ["Cruise_A", "Cruise_B", "Cruise_C", "sample", "Grasp", "Place", "Search_Move_Container"],
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| 88 |
"sensor_config": {
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| 89 |
"USE_PC": true,
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@@ -161,7 +161,7 @@ depth = np.load(os.path.join(episode_dir, 'depths', f'step_{step:06d}.npy'))
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- **传感器**:
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- 主相机：RGB-D 相机（提供 RGB 图像和深度点云）
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- 腕部相机：RGB 相机
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-
-
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| 165 |
- **动作空间**: 包含关节位置/速度控制及底盘速度指令，适用于多种机器人控制策略。
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| 166 |
- **数据频率**: 统一为 4 Hz，便于时序模型处理。
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| 项目 | 描述 |
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| :--- | :--- |
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| 11 |
+
| **总 episodes** | 约 168 条长序列轨迹 |
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| 12 |
+
| **总时间步数** | 约 38,011 步 |
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| 13 |
| **任务类型** | 巡航、避障、抓取、放置、搜索移动容器等 |
|
| 14 |
| **传感器模态** | 主相机 RGB、腕部相机 RGB、LiDAR 点云、深度点云、机器人状态、机器人动作 |
|
| 15 |
| **指令形式** | 原始自然语言文本（每元动作一条） |
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| 54 |
### 3. 图像 (`images_main/`, `images_wrist/`)
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| 55 |
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| 56 |
- 文件名格式：`step_{六位数字}.jpg`，按时间步顺序排列。
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| 57 |
+
- 图像尺寸：480×640。
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| 58 |
- 主相机视角（`p0`）和腕部相机视角（`p1`）分别保存。
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| 59 |
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| 60 |
### 4. 点云 (`point_clouds/`, `depths/`)
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| 84 |
```json
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| 85 |
{
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| 86 |
+
"total_episodes": 168,
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| 87 |
"tasks": ["Cruise_A", "Cruise_B", "Cruise_C", "sample", "Grasp", "Place", "Search_Move_Container"],
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| 88 |
"sensor_config": {
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| 89 |
"USE_PC": true,
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| 161 |
- **传感器**:
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| 162 |
- 主相机：RGB-D 相机（提供 RGB 图像和深度点云）
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| 163 |
- 腕部相机：RGB 相机
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+
- LiDAR：用于生成环境点云
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| 165 |
- **动作空间**: 包含关节位置/速度控制及底盘速度指令，适用于多种机器人控制策略。
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| 166 |
- **数据频率**: 统一为 4 Hz，便于时序模型处理。
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