Datasets:

leapshared
/

Redox_131epi_subtask_pause_added

---
license: apache-2.0
task_categories:
- robotics
tags:
- LeRobot
configs:
- config_name: default
  data_files: data/*/*.parquet
---
This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).


<a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=leapshared/Redox_131epi_subtask_pause_added">
<img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl.svg"/>
<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl-dark.svg"/>
</a>


## 이 데이터셋에 대해

`leapshared/Redox_131epi_subtask`에 멈춤을 넣은 사본이다(2026-10-01). 검전기 멈춤 추가본
(`leapshared/Electroscope_113epi_subtask_pause_added`)과 같은 규칙이다. 시연자가 원래 멈춘 프레임을 90번(3초) 복사해 넣었다.
복사본의 앞 40개는 지금 구간 문장, 뒤 50개는 다음 구간 문장이다. 복사하는 경계는 멈춤 프레임 바로 뒤로 옮겼다.
문장을 하나 받으면 그 동작만 하고 멈추고, 다음 문장을 받아야 움직이게 하려는 것이다.

| 경계 | 처리 | 멈춤 프레임 |
|---|---|---|
| ① 1→2 | 복사 | 판을 쥔 직후(오른그리퍼가 다 닫힌 뒤 가장 느린 프레임). 들어 올린 뒤에 멈춘 시연은 없다 |
| ② 2→3 | 복사 | 판이 파란 용액 위에 도착하고, 왼손이 가리키러 가기 전 |
| ③ 3→4 | 복사 | 왼손이 판을 가리킨 채 멈춘 끝(거두기 전) |
| 4→5 | 그대로 | 내려놓으면 곧 담근 채 기다림이라 이미 멈춘다 |
| ⑤ 5→6 (두 번) | 복사 | 담근 채 기다림의 끝 |
| ⑥ 6→4, 6→7 | 복사 | 올려서 가리킨 채 멈춘 끝 |
| 7→8 | 그대로 | 검전기의 6→7처럼 내려놓은 뒤 홈으로 간다 |

그래서 문장마다 배우는 것은 이렇다.
- 1번: 판을 쥐고 멈춘다.
- 2번: 들어 올려 용액 위로 옮기고 멈춘다.
- 3번: 왼손으로 가리킨 채 멈춘다.
- 4번: 왼손을 거두고 판을 담근다.
- 5번: 담근 채 멈춘다.
- 6번: 올려서 가리킨 채 멈춘다.
- 7번: 왼손을 거두고 왼쪽 비커에 넣은 뒤 홈으로 간다.

③⑥을 왼손을 거둔 뒤가 아니라 가리킨 채에 두었다. 2·3·6번이 끝나는 자세(판은 용액 위, 왼손은 옆)가 손끝 2 cm 안으로 같아서다.
거둔 뒤에 복사하면 그 자세와 3번 문장에 "가리키러 간다"와 "멈춘다"가 함께 생긴다(검전기에서 되풀이 구간 끝에 복사하지 않은 것과 같은 이유).

- 에피소드 131개(번호는 원본과 같다). 프레임 154,675 → 218,485(+41%), 복사 709곳.
- 학습 목록은 `train_episodes.json`(110개)이다. 원본 목록 121개에서 멈춤 프레임의 팔 속도가
  20°/s를 넘는 11개(11, 21, 25, 46, 51, 55, 59, 60, 71, 76, 98)를 뺐다. 대부분 왼손이 가리키러 가기 시작할 때 오른손이 아직 움직이던
  에피소드다. 검증 에피소드는 7, 27, 47, 67, 87, 107, 127이다(47은 원본이 통째로 1번 라벨이라 복사하지 않았다).
- 에피소드마다 경계, 멈춤 프레임, 속도는 `pause_plan.json`에 있다. 만든 도구는 H200 작업 폴더의 `scripts/redox_stops.py`(멈춤 프레임.
  손끝 위치는 openarm_bimanual.xml 순기구학), `scripts/insert_stop_frames.py`(만들기), `scripts/check_stop_frames.py`(대조)다.
- 영상은 원본과 같은 설정(libsvtav1, crf 30, g 2, preset 12)으로 다시 인코딩했다. 이 서버의 SVT-AV1 3.0은 preset 12를 10으로 돈다.
  짝 프레임과의 평균 차이는 1.4~1.7(0~255)이고, ±3프레임 어긋난 것과는 4~9다.
- `meta/stats.json`은 LeRobot이 에피소드 통계를 합친 것이다. 분위수는 학습 전에 전체 프레임으로 다시 구한다(H200 체인의 preflight).
## Dataset Description
- **Homepage:** [More Information Needed]
- **Paper:** [More Information Needed]
- **License:** apache-2.0
## Dataset Structure
[meta/info.json](meta/info.json):
```json
{
    "codebase_version": "v3.0",
    "fps": 30,
    "features": {
        "action": {
            "dtype": "float32",
            "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"
            ],
            "shape": [
                16
            ]
        },
        "observation.state": {
            "dtype": "float32",
            "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"
            ],
            "shape": [
                16
            ]
        },
        "observation.images.follower_d455f": {
            "dtype": "video",
            "shape": [
                480,
                640,
                3
            ],
            "names": [
                "height",
                "width",
                "channels"
            ],
            "info": {
                "video.height": 480,
                "video.width": 640,
                "video.codec": "av1",
                "video.pix_fmt": "yuv420p",
                "video.fps": 30,
                "video.channels": 3,
                "has_audio": false,
                "video.g": 2,
                "video.crf": 30,
                "video.preset": 12,
                "video.fast_decode": 0,
                "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"
            ],
            "info": {
                "video.height": 480,
                "video.width": 640,
                "video.codec": "av1",
                "video.pix_fmt": "yuv420p",
                "video.fps": 30,
                "video.channels": 3,
                "has_audio": false,
                "video.g": 2,
                "video.crf": 30,
                "video.preset": 12,
                "video.fast_decode": 0,
                "video.video_backend": "pyav",
                "video.extra_options": {},
                "is_depth_map": false
            }
        },
        "observation.images.right_wrist": {
            "dtype": "video",
            "shape": [
                480,
                640,
                3
            ],
            "names": [
                "height",
                "width",
                "channels"
            ],
            "info": {
                "video.height": 480,
                "video.width": 640,
                "video.codec": "av1",
                "video.pix_fmt": "yuv420p",
                "video.fps": 30,
                "video.channels": 3,
                "has_audio": false,
                "video.g": 2,
                "video.crf": 30,
                "video.preset": 12,
                "video.fast_decode": 0,
                "video.video_backend": "pyav",
                "video.extra_options": {},
                "is_depth_map": false
            }
        },
        "timestamp": {
            "dtype": "float32",
            "shape": [
                1
            ],
            "names": null
        },
        "frame_index": {
            "dtype": "int64",
            "shape": [
                1
            ],
            "names": null
        },
        "episode_index": {
            "dtype": "int64",
            "shape": [
                1
            ],
            "names": null
        },
        "index": {
            "dtype": "int64",
            "shape": [
                1
            ],
            "names": null
        },
        "task_index": {
            "dtype": "int64",
            "shape": [
                1
            ],
            "names": null
        }
    },
    "total_episodes": 131,
    "total_frames": 218485,
    "total_tasks": 8,
    "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": "bi_openarm_follower",
    "splits": {
        "train": "0:131"
    }
}
```

## Citation

**BibTeX:**

```bibtex
[More Information Needed]
```

	---
	license: apache-2.0
	task_categories:
	- robotics
	tags:
	- LeRobot
	configs:
	- config_name: default
	data_files: data//.parquet
	---

	This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot).


	<a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=leapshared/Redox_131epi_subtask_pause_added">
	<img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl.svg"/>
	<img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/badges/resolve/main/visualize-this-dataset-xl-dark.svg"/>
	</a>


	## 이 데이터셋에 대해

	`leapshared/Redox_131epi_subtask`에 멈춤을 넣은 사본이다(2026-10-01). 검전기 멈춤 추가본
	(`leapshared/Electroscope_113epi_subtask_pause_added`)과 같은 규칙이다. 시연자가 원래 멈춘 프레임을 90번(3초) 복사해 넣었다.
	복사본의 앞 40개는 지금 구간 문장, 뒤 50개는 다음 구간 문장이다. 복사하는 경계는 멈춤 프레임 바로 뒤로 옮겼다.
	문장을 하나 받으면 그 동작만 하고 멈추고, 다음 문장을 받아야 움직이게 하려는 것이다.

	\| 경계 \| 처리 \| 멈춤 프레임 \|
	\|---\|---\|---\|
	\| ① 1→2 \| 복사 \| 판을 쥔 직후(오른그리퍼가 다 닫힌 뒤 가장 느린 프레임). 들어 올린 뒤에 멈춘 시연은 없다 \|
	\| ② 2→3 \| 복사 \| 판이 파란 용액 위에 도착하고, 왼손이 가리키러 가기 전 \|
	\| ③ 3→4 \| 복사 \| 왼손이 판을 가리킨 채 멈춘 끝(거두기 전) \|
	\| 4→5 \| 그대로 \| 내려놓으면 곧 담근 채 기다림이라 이미 멈춘다 \|
	\| ⑤ 5→6 (두 번) \| 복사 \| 담근 채 기다림의 끝 \|
	\| ⑥ 6→4, 6→7 \| 복사 \| 올려서 가리킨 채 멈춘 끝 \|
	\| 7→8 \| 그대로 \| 검전기의 6→7처럼 내려놓은 뒤 홈으로 간다 \|

	그래서 문장마다 배우는 것은 이렇다.
	- 1번: 판을 쥐고 멈춘다.
	- 2번: 들어 올려 용액 위로 옮기고 멈춘다.
	- 3번: 왼손으로 가리킨 채 멈춘다.
	- 4번: 왼손을 거두고 판을 담근다.
	- 5번: 담근 채 멈춘다.
	- 6번: 올려서 가리킨 채 멈춘다.
	- 7번: 왼손을 거두고 왼쪽 비커에 넣은 뒤 홈으로 간다.

	③⑥을 왼손을 거둔 뒤가 아니라 가리킨 채에 두었다. 2·3·6번이 끝나는 자세(판은 용액 위, 왼손은 옆)가 손끝 2 cm 안으로 같아서다.
	거둔 뒤에 복사하면 그 자세와 3번 문장에 "가리키러 간다"와 "멈춘다"가 함께 생긴다(검전기에서 되풀이 구간 끝에 복사하지 않은 것과 같은 이유).

	- 에피소드 131개(번호는 원본과 같다). 프레임 154,675 → 218,485(+41%), 복사 709곳.
	- 학습 목록은 `train_episodes.json`(110개)이다. 원본 목록 121개에서 멈춤 프레임의 팔 속도가
	20°/s를 넘는 11개(11, 21, 25, 46, 51, 55, 59, 60, 71, 76, 98)를 뺐다. 대부분 왼손이 가리키러 가기 시작할 때 오른손이 아직 움직이던
	에피소드다. 검증 에피소드는 7, 27, 47, 67, 87, 107, 127이다(47은 원본이 통째로 1번 라벨이라 복사하지 않았다).
	- 에피소드마다 경계, 멈춤 프레임, 속도는 `pause_plan.json`에 있다. 만든 도구는 H200 작업 폴더의 `scripts/redox_stops.py`(멈춤 프레임.
	손끝 위치는 openarm_bimanual.xml 순기구학), `scripts/insert_stop_frames.py`(만들기), `scripts/check_stop_frames.py`(대조)다.
	- 영상은 원본과 같은 설정(libsvtav1, crf 30, g 2, preset 12)으로 다시 인코딩했다. 이 서버의 SVT-AV1 3.0은 preset 12를 10으로 돈다.
	짝 프레임과의 평균 차이는 1.4~1.7(0~255)이고, ±3프레임 어긋난 것과는 4~9다.
	- `meta/stats.json`은 LeRobot이 에피소드 통계를 합친 것이다. 분위수는 학습 전에 전체 프레임으로 다시 구한다(H200 체인의 preflight).

	## Dataset Description



	- Homepage: [More Information Needed]
	- Paper: [More Information Needed]
	- License: apache-2.0

	## Dataset Structure

	[meta/info.json](meta/info.json):
	```json
	{
	"codebase_version": "v3.0",
	"fps": 30,
	"features": {
	"action": {
	"dtype": "float32",
	"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"
	],
	"shape": [
	16
	]
	},
	"observation.state": {
	"dtype": "float32",
	"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"
	],
	"shape": [
	16
	]
	},
	"observation.images.follower_d455f": {
	"dtype": "video",
	"shape": [
	480,
	640,
	3
	],
	"names": [
	"height",
	"width",
	"channels"
	],
	"info": {
	"video.height": 480,
	"video.width": 640,
	"video.codec": "av1",
	"video.pix_fmt": "yuv420p",
	"video.fps": 30,
	"video.channels": 3,
	"has_audio": false,
	"video.g": 2,
	"video.crf": 30,
	"video.preset": 12,
	"video.fast_decode": 0,
	"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"
	],
	"info": {
	"video.height": 480,
	"video.width": 640,
	"video.codec": "av1",
	"video.pix_fmt": "yuv420p",
	"video.fps": 30,
	"video.channels": 3,
	"has_audio": false,
	"video.g": 2,
	"video.crf": 30,
	"video.preset": 12,
	"video.fast_decode": 0,
	"video.video_backend": "pyav",
	"video.extra_options": {},
	"is_depth_map": false
	}
	},
	"observation.images.right_wrist": {
	"dtype": "video",
	"shape": [
	480,
	640,
	3
	],
	"names": [
	"height",
	"width",
	"channels"
	],
	"info": {
	"video.height": 480,
	"video.width": 640,
	"video.codec": "av1",
	"video.pix_fmt": "yuv420p",
	"video.fps": 30,
	"video.channels": 3,
	"has_audio": false,
	"video.g": 2,
	"video.crf": 30,
	"video.preset": 12,
	"video.fast_decode": 0,
	"video.video_backend": "pyav",
	"video.extra_options": {},
	"is_depth_map": false
	}
	},
	"timestamp": {
	"dtype": "float32",
	"shape": [
	1
	],
	"names": null
	},
	"frame_index": {
	"dtype": "int64",
	"shape": [
	1
	],
	"names": null
	},
	"episode_index": {
	"dtype": "int64",
	"shape": [
	1
	],
	"names": null
	},
	"index": {
	"dtype": "int64",
	"shape": [
	1
	],
	"names": null
	},
	"task_index": {
	"dtype": "int64",
	"shape": [
	1
	],
	"names": null
	}
	},
	"total_episodes": 131,
	"total_frames": 218485,
	"total_tasks": 8,
	"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": "bi_openarm_follower",
	"splits": {
	"train": "0:131"
	}
	}
	```


	## Citation

	BibTeX:

	```bibtex
	[More Information Needed]
	```