Datasets:

Najongs
/

meca500-needle-insertion

action list	observations dict	timestamp float32 1.77B 1.77B
[ 0, 0, 0, 0, 0, 0 ]	{"ee_pose":[116.4363021850586,67.22452545166016,264.8584899902344,-2.427868127822876,0.8480620980262(...TRUNCATED)	1,767,672,448
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[ 0.32796868681907654, 0.18935281038284302, 0, 0, 0, 0 ]	{"ee_pose":[116.39009857177734,67.30455780029297,264.8584899902344,-2.427868366241455,0.848061919212(...TRUNCATED)	1,767,672,448
[ 0.400939017534256, 0.23148225247859955, 0, 0, 0, 0 ]	{"ee_pose":[116.31169891357422,67.44035339355469,264.85845947265625,-2.4278688430786133,0.8480616807(...TRUNCATED)	1,767,672,448
[ 0.4593152701854706, 0.26518580317497253, 0, 0, 0, 0 ]	{"ee_pose":[116.17375946044922,67.67928314208984,264.8583984375,-2.427870035171509,0.848061084747314(...TRUNCATED)	1,767,672,448
[ 0.5060163140296936, 0.2921486496925354, 0, 0, 0, 0 ]	{"ee_pose":[115.98357391357422,68.00870513916016,264.8583679199219,-2.427870988845825,0.848060488700(...TRUNCATED)	1,767,672,448
[ 0.5433771014213562, 0.31371891498565674, 0, 0, 0, 0 ]	{"ee_pose":[115.75604248046875,68.40282440185547,264.8583068847656,-2.4278719425201416,0.84805989265(...TRUNCATED)	1,767,672,448
[ 0.5732657313346863, 0.33097511529922485, 0, 0, 0, 0 ]	{"ee_pose":[115.4914321899414,68.86116027832031,264.8582458496094,-2.427872896194458,0.8480592966079(...TRUNCATED)	1,767,672,448

End of preview. Expand in Data Studio

Meca500 니들 삽입 데이터셋 (아이팬텀 트로카)

Mecademic Meca500 R3 6축 로봇으로 수집한 아이팬텀(eye phantom) 니들 삽입 실기 시연 데이터. 카메라 3대 + (일부) 광섬유 OCT·힘 센서를 동기 기록했습니다.

1,281 에피소드 · 438,156 프레임 · 145 GB — 전량 실물 로봇 수집분입니다.

서브셋

서브셋	에피소드	프레임	크기	센서	수집 기간
`Eye_trocar/`	990	344,181	102.9 GB	834개에 OCT A-line + 힘	2026-01-06 ~ 01-21
`Red_point/`	291	93,975	42.4 GB	없음	2025-12-22 ~ 2026-01-04

Eye_trocar — 아이팬텀의 트로카에 니들을 정렬·삽입하는 본 태스크. 날짜 폴더(260106~`260121) 아래 있고, 260106은 작업자별 하위 폴더 (1_KTY 1_MIN 2_JYT 3_KHC 4_DHH)로 더 나뉩니다. **260106`(156개)만 센서가 없고 나머지 834개는 전부 OCT·힘 센서를 포함**합니다.
Red_point — 선행 단계. 평면 위 빨간 점 타겟으로 접근·정렬만 연습한 세션.

HDF5 스키마

에피소드 하나가 파일 하나(episode_<YYYYMMDD>_<HHMMSS>.h5)입니다. T = 프레임 수.

키	형태	설명
`action`	`(T, 6)`	목표 6DoF 명령
`observations/ee_pose`	`(T, 6)`	엔드이펙터 포즈 (x,y,z + 자세)
`observations/qpos`	`(T, 6)`	관절각
`observations/images/camera1..3`	`(T,)` 또는 `(T,480,640,3)`	3뷰 RGB 640×480
`timestamp`	`(T,)`	프레임 타임스탬프
`observations/sensor/aline`	`(N, 1025)`	OCT A-line — 카메라와 다른 고속 레이트
`observations/sensor/force`	`(N,)`	힘 신호 (A-line과 동일 레이트)
`observations/sensor/timestamp`	`(N,)`	센서 타임스탬프 — 이걸로 프레임과 정렬

이미지 인코딩이 두 가지입니다. 대부분(1,243개)은 dtype=object에 JPEG 바이트가 들어 있고, Red_point의 38개만 **raw uint8 (T,480,640,3)**입니다. dtype으로 분기하세요. 마찬가지로 대부분 float32이나 raw인 38개는 float64입니다.

센서는 카메라보다 훨씬 빠릅니다. aline의 N이 T보다 수십 배 큽니다 (예: T=219 · N=11,617). 반드시 observations/sensor/timestamp와 timestamp로 정렬하세요 — 인덱스를 맞춰 자르면 안 됩니다.

읽기 예시

import h5py, numpy as np, io
from PIL import Image

with h5py.File("Eye_trocar/260121/episode_20260121_094356.h5", "r") as f:
    action = f["action"][:]                    # (T, 6)
    qpos   = f["observations/qpos"][:]         # (T, 6)
    cam1   = f["observations/images/camera1"]

    if cam1.dtype == object:                   # JPEG 바이트
        frame = np.array(Image.open(io.BytesIO(bytes(cam1[0]))))
    else:                                      # raw uint8
        frame = cam1[0]

    if "observations/sensor" in f:             # 있는 에피소드에서만
        aline = f["observations/sensor/aline"][:]        # (N, 1025)
        st    = f["observations/sensor/timestamp"][:]    # (N,)
        # 프레임 i에 대응하는 센서 인덱스
        idx = np.searchsorted(st, f["timestamp"][:])

일부만 받으려면:

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("Najongs/meca500-needle-insertion", repo_type="dataset",
                  allow_patterns="Eye_trocar/260121/*")