25,650 帧
总观测-动作样本。
读懂一个机器人数据集：LeRobot PushT
先看数据，再看模型
PushT 是一个二维推动任务：agent 要把 T 形块推到 T 形目标上。这个任务简单到可以快速实验，又包含了接触、遮挡和目标条件。
206 episodes
完整轨迹，不是独立图片。
10 fps
相邻帧高度相关。
state/action 都是 2 维
对应平面坐标，单位是像素空间。
实践：读 schema
ssh h200_1727
docker exec -it zmz_dev_v2 bash
cd /mnt/models_2296/zmz/workspace/worldmodel_embodied_ai/04_lerobot_dataset
source .venv/bin/activate
python scripts/analyze_pusht.py打开 analysis/pusht_summary.json，找到：observation.state、action、episode_index、next.success。
观察关键帧
你要掌握的三个判断
- 这个数据集是轨迹数据，不是独立同分布图片。
- 动作是绝对像素位置，不是关节角。
- 判断成功必须看
next.success/ coverage，不能只看 loss。
检索练习
为什么训练/验证必须按 episode 切分？
选择一个答案
同一 episode 的相邻帧几乎重复，随机按帧切分会把近似样本同时放进训练和验证，造成泄漏。
本课一手来源
本地数据来自 lerobot/pusht；代码框架见 LeRobot。
有疑问就问
把不理解的地方直接发给老师/agent，最好附上你观察到的现象和报错。
Course file: lessons/0002-pusht-dataset.html