Datasets:
This dataset was created using LeRobot.
Dataset Description
과학 실험 시뮬 벤치(SciEdu-Bench 2판, MuJoCo, 장면 props-4)의 시연이다. 실물 녹화(LeRobot 0.6.1, v3.0)와 같은 꼴이다:
30 fps, action·observation.state 16값(팔로워 관절 도, 그리퍼는 리더 눈금; 절대 관절값, 상대 액션 아님), 카메라 셋
(follower_d455f 가슴, left_wrist, right_wrist, 480×640). task는 학습 문장 그대로다(머리말 없음).
시연은 두 길로 만들었다: (가) 코드 생성(녹화 손 길을 옮긴 물체에 실어 IK로 풂), (나) 녹화 재생(시작의 출처 녹화 행동).
과제 판정을 통과한 것만 담았다. 에피소드마다 과제·출처(code/replay)·시작 id·흔들기 번호·출처 녹화 에피소드·판정은
sim_episodes.jsonl에 있다. 평가 시작이 쓰는 녹화 에피소드에서는 시연을 만들지 않았다. 올리기 전에 그림을 보았고, 이상하게
본 에피소드(물체가 튐, 시작에서 물체가 겹침)를 뺐으면 까닭은 sim_dropped.json에 있다. 과제마다 50편을 다 채우지 못한 것이 있다
(평가가 쓰지 않은 녹화만 쓰고, 그중 시작을 지을 수 없거나 판정을 통과하지 못한 것을 채우지 않았다).
Simulated demos of the SciEdu-Bench v2 (MuJoCo, props-4 scene), the real recordings' schema; see sim_episodes.jsonl
for each episode's task, source (code / replay), start id and judge result.
시작 고침(2026-11-06, 이 판의 두 번째 커밋). 첫 커밋(1a515525, 118편)에서 바꾼 것:
- 담그기·왼쪽 옮기기의 녹화 재생 4편(에피소드 97 담그기, 98·99·100 왼쪽 옮기기)을 다시 녹화했다. 이 과제들은 규격상 '가까이' 단계의
녹화 프레임에서 시작하는데, 첫 판은 그 과제 단계 녹화 구간의 첫 명령부터 내어 첫 프레임에 팔이 한 관절 최대 52°를 한 프레임에 옮겨 갔다
(첫 명령과 첫 읽기의 차 64°·49°·20°·18°). 고친 재생은 먼저 시작 자세에서 그 첫 명령까지 코드 생성과 같은 이끎(한 틱 평균 1°, 최대 1.5°,
그리퍼는 그대로)으로 간 뒤 녹화를 낸다. 이끎 틱 수는
sim_episodes.jsonl의lead_ticks다(65·48·21·17틱). 이끎 구간은 녹화가 아니다: 학습에서 빼려면 에피소드 앞lead_ticks프레임을 거른다. 이끎 뒤 행동은 첫 판과 같다. 끝 틱은 판정이 정해 한두 틱 다를 수 있다. - 다른 114편은 첫 판과 행동·읽기·곁 파일이 같다(곁 파일에
lead_ticks0 또는 코드 생성 이끎 틱만 더함). 뺀 두 편(sim_dropped.json: 들기 38, 홈 13)도 그대로다. 프레임 22042 → 22190. - 카드의 장면 이름은 props-4 그대로다. 규격은 props-5로 올라갔지만 props-5에서 바뀐 것은 검전기 쪽(털·검전기 높이·털 상자)뿐이라 산화환원 장면과 시작은 props-4와 같다.
과제별 편수: 들기 49, 파란 비커로 옮기기 29, 홈 13, 파란 비커로 옮기기(겉모습 갈래) 9, 왼쪽에 내려놓기 8, 왼쪽 옮기기 3, 올리기 3, 가리키기 2, 담그기 1, 실험 전체 1. 합 118.
Start fixes (2026-11-06, this dataset's second commit). What changed since the first commit (1a515525, 118 episodes):
- The 4 replayed dip / move-left episodes (97 dip; 98, 99, 100 move left) were recorded again. These tasks start at the recorded frame of the
'near' step; the first commit played the task step's recorded span from its first command, so one joint moved up to 52° in the first frame
(first command minus first reading 64°, 49°, 20°, 18°). The fixed replay first goes from the start pose to that first command with the code
demo's lead-in (1° a tick on average, 1.5° at most, the grippers kept), then plays the recording.
lead_ticksinsim_episodes.jsonlgives the lead-in ticks (65, 48, 21, 17). The lead-in is not the recording: drop each episode's firstlead_ticksframes to train on recorded motion only. The actions after the lead-in are the first commit's; the last tick may differ by a tick or two (the judge ends the episode). - The other 114 episodes are the first commit's (actions, readings and notes;
lead_ticksadded: 0, or the code demo's lead-in). The two left-out episodes (sim_dropped.json: lift 38, home 13) stay out. Frames 22042 → 22190. - The card keeps the props-4 scene name: the spec is now props-5, but props-5 changed the electroscope side only (fur, electroscope height, fur box), so the Redox scene and starts are the props-4 ones.
Episodes per task: lift 49, move to the blue beaker 29, home 13, move to the blue beaker (look variant) 9, put left 8, move left 3, raise 3, point 2, dip 1, the whole experiment 1; 118 in all.
- Homepage: [More Information Needed]
- Paper: [More Information Needed]
- License: apache-2.0
Dataset Structure
{
"codebase_version": "v3.0",
"fps": 30,
"features": {
"action": {
"dtype": "float32",
"shape": [
16
],
"names": [
"left_joint_1.pos",
"left_joint_2.pos",
"left_joint_3.pos",
"left_joint_4.pos",
"left_joint_5.pos",
"left_joint_6.pos",
"left_joint_7.pos",
"left_gripper.pos",
"right_joint_1.pos",
"right_joint_2.pos",
"right_joint_3.pos",
"right_joint_4.pos",
"right_joint_5.pos",
"right_joint_6.pos",
"right_joint_7.pos",
"right_gripper.pos"
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"shape": [
16
],
"names": [
"left_joint_1.pos",
"left_joint_2.pos",
"left_joint_3.pos",
"left_joint_4.pos",
"left_joint_5.pos",
"left_joint_6.pos",
"left_joint_7.pos",
"left_gripper.pos",
"right_joint_1.pos",
"right_joint_2.pos",
"right_joint_3.pos",
"right_joint_4.pos",
"right_joint_5.pos",
"right_joint_6.pos",
"right_joint_7.pos",
"right_gripper.pos"
]
},
"observation.images.follower_d455f": {
"dtype": "video",
"shape": [
480,
640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
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"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
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"video.video_backend": "pyav",
"video.extra_options": {},
"is_depth_map": false
}
},
"observation.images.left_wrist": {
"dtype": "video",
"shape": [
480,
640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
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"is_depth_map": false
}
},
"observation.images.right_wrist": {
"dtype": "video",
"shape": [
480,
640,
3
],
"names": [
"height",
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],
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}
},
"timestamp": {
"dtype": "float32",
"shape": [
1
],
"names": null
},
"frame_index": {
"dtype": "int64",
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1
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"episode_index": {
"dtype": "int64",
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1
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"index": {
"dtype": "int64",
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1
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"task_index": {
"dtype": "int64",
"shape": [
1
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}
},
"total_episodes": 118,
"total_frames": 22190,
"total_tasks": 10,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
"video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4",
"robot_type": "openarm_sciedu_sim",
"splits": {
"train": "0:118"
}
}
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