Datasets:

oxygen65
/

ISSRobotArm

Exception:    SplitsNotFoundError
Message:      The split names could not be parsed from the dataset config.
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 286, in get_dataset_config_info
                  for split_generator in builder._split_generators(
                                         ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      StreamingDownloadManager(base_path=builder.base_path, download_config=download_config)
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/packaged_modules/webdataset/webdataset.py", line 84, in _split_generators
                  raise ValueError(
                  ...<2 lines>...
                  )
              ValueError: The TAR archives of the dataset should be in WebDataset format, but the files in the archive don't share the same prefix or the same types.
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/split_names.py", line 68, in compute_split_names_from_streaming_response
                  for split in get_dataset_split_names(
                               ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^
                      path=dataset,
                      ^^^^^^^^^^^^^
                      config_name=config,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                      token=hf_token,
                      ^^^^^^^^^^^^^^^
                  )
                  ^
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 340, in get_dataset_split_names
                  info = get_dataset_config_info(
                      path,
                  ...<6 lines>...
                      **config_kwargs,
                  )
                File "/usr/local/lib/python3.14/site-packages/datasets/inspect.py", line 291, in get_dataset_config_info
                  raise SplitsNotFoundError("The split names could not be parsed from the dataset config.") from err
              datasets.inspect.SplitsNotFoundError: The split names could not be parsed from the dataset config.

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ISSRobotArm

ISS船内をイメージしたGazebo環境で、SO-101双腕ロボットが水滴回収・ペン把持・キャップ装着を行う教師データです。コード、アセット、RGB版の追加学習済み重みは oxygen0605/ISSRobotArmSim で公開しています。

現行データ：RGB版

rgb_only_balanced50_v1/ に、学習150・検証30の計180成功エピソードを収録しています。

Split / フレーム	水滴回収	ペン把持	キャップ装着	合計
train episodes	50	50	50	150
train frames	909	2,223	6,154	9,286
validation episodes	10	10	10	30
validation frames	182	455	1,156	1,793

合計11,079時刻分、展開後約2.21 GB。深度画像は含みません。RGB画像・関節角・関節速度・言語指示をポリシー入力とし、12軸の関節目標を教師ラベルに使います。学習・検証は別seedで、評価用ロールアウトは含みません。

取得・学習・推論

GitHubのmainブランチをセットアップした後、次を実行してください。取得するrevisionと全ファイルのSHA-256はコード側で固定・検証します。

python scripts/download_dataset.py
bash scripts/train_rgb_chunks30k.sh
python infer_dataset.py --episode validation_task3_4200001 --max-frames 10

直接取得する場合：

hf download oxygen65/ISSRobotArm --repo-type dataset --include 'rgb_only_balanced50_v1/**' --local-dir ISSRobotArm

Gazeboで配布済みモデルを動かすだけならデータセット取得は不要です。オフライン推論は保存済み観測への予測であり、閉ループの成功率とは区別します。

形式

独自のPNG・JSON形式で、LeRobotDataset形式ではありません。data/train/・data/validation/ に1エピソード1個のtarがあります。

train_task1_4100000/
  result.json
  samples.json
  00000_front.png
  00000_side.png
  00000_previous_front.png
  ...

frontは両腕の間の一人称、sideは側面、previous_frontは過去の一人称RGBです。samples.jsonにq（角度12）、q_velocity（速度12）、action（教師目標12）、instruction、時刻を収録します。goal・teacher_phaseは教師ラベル用で、推論入力ではありません。previous_commandやbehavior_actionなどの補助記録を含む場合があります。

metadata/dataset_manifest.jsonはエピソードとtarのハッシュ、file_checksums.jsonlは展開後全ファイルのハッシュ、selection_manifest.jsonは固定した学習・検証の構成です。画像と学習に使うq/dq/action/instruction/goalの値は元の記録から変更していません。不要なJSON項目・ローカル絶対パスは公開時に除外しています。

生成方法と範囲

Ubuntu 24.04 / ROS 2 Jazzy / Gazebo Harmonic、重力0の環境です。教師は物体の真値と逆運動学から動作を生成し、物理シミュレータ上で実行します。初期位置±5mm、並進・回転方向を変えた成功軌跡を選択しています。新規の学習軌跡では一部の実行指令に小さな誤差を加え、教師の修正動作も記録しています。

一部は旧収集の成功記録を再利用しています。旧収集時に深度が生成されていても、このRGB配布には含まず、RGBモデルにも入力しません。水滴の吸着は接触後の球体追従、把持には独自V溝パッドを用います。

この150件は30,000ステップの追加学習で使ったデータです。開始点のアダプターには以前の学習履歴も含まれます。GitHubには今回の初期アダプターも配布し、同じ開始点から追加学習できるようにしています。

旧データ：深度あり版

従来のルート直下 data/・metadata/ は学習24・検証8のRGB-D版として保持しています。対応コードはGitHubの depth-use です。depth-useブランチの config/dataset_source.json に固定した公開版から、引き続き同じデータを取得できます。

ライセンス

Apache-2.0。第三者資産の条件は既存の THIRD_PARTY_NOTICES.md と licenses/ を参照してください。SO-101由来の形状を含むシミュレーション画像です。参考写真・公式ロゴ画像・フォント本体は収録していません。独立した教育用データセットであり、JAXA等の公式データセットではありません。

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