子文件夹	来源数据集	完整集条数（训练 + 验证）	本样本 15 条的构成	仿真成功率
`cup/r10_diverse2`	`rssr_fr3r10_cup_diverse2_eef`	553 + 10	普通 7、DART 4、DART2 4	10 cm 集 80%（已上真机）
`cup/r10_diverse3`	`rssr_fr3r10_cup_diverse3_eef`	715 + 10	普通 5、DART 3、DART2 2、抓取段 DART 5	训练中，暂无结果
`block/r10_diverse2`	`rssr_fr3r10_block_diverse2_eef`	507 + 10	普通 7、DART 4、DART2 4	yichen 4 cm 集 66%，10 cm 集 50%
`block/v2_diverse`	`rssr_fr3v2_block_diverse_eef`	745 + 10	普通 7（yichen 发布的精修示教 3、yichen 未发布的精修示教 2、新摆放 2）、DART 4、DART2 4	4 cm 集 58%
`drawer/v2_draw_new`	`rssr_fr3v2_drawer_eef`	90 + 10	普通 15	30%

每个子文件夹都是一个完整的 LeRobot v2.1 数据集（meta/、data/、videos/），可以单独加载。成功率为仿真闭环评测（每组 50 次，RTC 推理）。杯子和方块：叠好、松手、底下的物体留在桌上就算成功；抽屉：方块进抽屉、松手，结束时抽屉已关上。

各版本配方

cup/r10_diverse2（杯子 Diverse2）：杯子在半径 10 cm 范围内随机摆放；杯壁抓取点固定（左手方位 135°，右手镜像）；两臂交接处不停顿，末尾 2 s 静止；包含 DART / DART2 扰动示教（在示教轨迹上加脉冲扰动，标签拉回原轨迹）。共约 500 条，已在真机上部署。

cup/r10_diverse3（杯子 Diverse3）：Diverse2 加上抓取段 DART（为 166 个 DART 源各生成 1 条，训练集中有 161 条，文件名带 __gdart）：在闭合前的最后一段下降中加 1.5–3 cm 的偏移，偏移在闭合前 0.15 s 内消失，标签拉回正确的抓取点，用来教策略在没对准时主动修正。

block/r10_diverse2（方块 Diverse2）：抓取面固定（选离安装座 −y 方向最近的那对面和手指顺序），方块在 10 cm 范围内摆放，yaw ±30°，包含 DART / DART2，共约 517 条。

block/v2_diverse（方块 v2 Diverse）：上一代最好的方块版本，4 cm 摆放范围。由 yichen 发布的 v2 精修示教、yichen 未发布的精修示教、新摆放位置的示教，加上 DART / DART2 组成，末尾补 2 s 静止。

drawer/v2_draw_new（抽屉）：yichen 的 v2_draw_new（100 条）通过 FK 换算成 EEF，末尾补 2 s 静止。

共同格式

30 fps；三路相机：observation.images.cam_high（头部）、cam_left_wrist、cam_right_wrist；224×224 h264。原始画面是 4:3（224×168），上下各补 28 px 黑边。
action 和 observation.state 都是 22 维：[左臂 10 | 右臂 10 | left_fr3v2_joint3, right_fr3v2_joint3]，每臂 10 维 = TCP 位置 3（m）+ 旋转 6D 3（旋转矩阵的前两列，列优先）+ 夹爪开口 1（m）。位姿都在 fr3_duo_mount_body 坐标系下（两个臂座中间）；joint3 是绝对关节角（rad）。
action 是指令值（对指令关节角做 FK，再加上指令开口），state 是测量值；action[t] 从第 t 帧执行到第 t+1 帧。完整定义见 meta/info.json 的 action_contract。
提示词：杯子 Stack_the_cups_together.，方块 Stack the red cube on top of the green cube.，抽屉 Put_the_block_in_the_drawer.

训练用的动作表示与归一化

parquet 里存的是绝对动作。训练时用的是 rel_chunk0 表示：对每个 chunk，位置相对当前测量末端位置（p − p_state[t]），旋转为 R · R_state[t]^T，夹爪和 joint3 保持绝对值。

meta/stats.json：完整数据集的统计量（绝对动作）。
meta/stats_rel_chunk0.json：完整数据集上 rel_chunk0 动作的统计量，即训练实际用的归一化。
meta/episodes_stats.jsonl：只统计这 15 条。LeRobot v2.1 加载时默认用它汇总，所以要复现训练归一化，请改用上面两个文件。

样本是怎么挑的

先按示教类型（普通 / DART / DART2 / 抓取段 DART）分配名额，然后在每类内部按抓取瞬间两手的末端位置（方块再加抓取 yaw）做 k-means，取离每个聚类中心最近的那条，并且 15 条的摆放位置互不重复。每条样本对应完整集里的哪一条、属于哪个类型、原始 run 名，都记在 meta/subset.json。

加载示例

from huggingface_hub import snapshot_download
from lerobot.common.datasets.lerobot_dataset import LeRobotDataset

path = snapshot_download("Zyrobotics/hf_rssr_fr3_data", repo_type="dataset",
                         allow_patterns="cup/r10_diverse2/*")
ds = LeRobotDataset("local/cup_r10_diverse2", root=f"{path}/cup/r10_diverse2")
frame = ds[0]   # observation.images.*: (3, 224, 224)，action: (22,)

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RSSR FR3 Duo 仿真示教样本

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各版本配方

共同格式

训练用的动作表示与归一化

样本是怎么挑的

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