my_openarm_dataset_test

Hugging Face2026-04-05 更新2026-04-06 收录

下载链接：

https://huggingface.co/datasets/asterisms45/my_openarm_dataset_test

下载链接

链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

该数据集由LeRobot创建，适用于机器人技术领域，采用apache-2.0许可证。数据集包含4个episodes，4924帧，涉及2个任务，数据文件和视频文件大小分别为100MB和200MB，帧率为30fps。数据集结构包括动作数据、观察数据（状态和来自多个摄像头的图像）以及时间戳、帧索引、episode索引、任务索引等。动作和状态数据包含多个关节的位置、速度、扭矩信息，图像数据来自三个不同视角的摄像头（右手、左手、自我视角），分辨率为480x640，3通道。数据以parquet文件格式存储，视频以mp4格式存储。

This dataset was created by LeRobot for robotics research, and is licensed under the Apache-2.0 license. It contains 4 episodes and a total of 4924 frames, covering 2 distinct tasks. The data files and video files have a size of 100 MB and 200 MB respectively, with a frame rate of 30 fps. The dataset structure includes action data, observation data (consisting of states and images from multiple cameras), as well as metadata such as timestamps, frame indices, episode indices, and task indices. Action and state data contain position, velocity, and torque information of multiple joints. Image data is captured from three camera perspectives: right-hand view, left-hand view, and ego-centric view, with a resolution of 480x640 and 3 color channels. The data is stored in Parquet file format, while the videos are stored in MP4 format.

创建时间：

2026-04-05

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

数据集名称: my_openarm_dataset_test
创建工具: LeRobot
许可证: Apache 2.0
任务类别: 机器人学
标签: LeRobot

数据集规模

总情节数: 4
总帧数: 4924
总任务数: 2
数据块大小: 1000帧
数据文件总大小: 100 MB
视频文件总大小: 200 MB
帧率: 30 FPS
数据划分: 训练集（包含全部4个情节）

数据结构与特征

数据集采用Parquet文件格式存储，数据组织方式遵循以下路径模式：

数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

特征字段说明

动作 (action)
- 数据类型: float32
- 维度: [24]
- 内容: 包含7个关节（joint_1至joint_7）及夹爪（gripper）的位置、速度、扭矩信息，共计24个维度。
状态观测 (observation.state)
- 数据类型: float32
- 维度: [24]
- 内容: 与动作特征相同，包含7个关节及夹爪的位置、速度、扭矩信息。
图像观测 (observation.images)
- 右摄像头 (cam_right_hand):
  - 数据类型: 视频
  - 分辨率: 480×640×3
  - 视频编码: AV1
  - 像素格式: yuv420p
  - 非深度图，无音频
- 左摄像头 (cam_left_hand):
  - 与右摄像头规格完全相同。
- 自我视角摄像头 (cam_ego):
  - 与右摄像头规格完全相同。
索引与时间戳
- 时间戳 (timestamp): float32, 形状[1]
- 帧索引 (frame_index): int64, 形状[1]
- 情节索引 (episode_index): int64, 形状[1]
- 索引 (index): int64, 形状[1]
- 任务索引 (task_index): int64, 形状[1]

备注

数据集主页与论文信息暂未提供。
引用信息（BibTeX）暂未提供。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人学领域，高质量的数据集对于推动模仿学习与强化学习算法的进步至关重要。my_openarm_dataset_test依托LeRobot平台构建，其数据采集过程围绕OpenArm Follower机器人展开，涵盖了4个完整任务片段，总计4924帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每块约1000帧，确保了高效的数据管理与读取。同步录制的多视角视频流以30帧每秒的速率捕捉了机器人操作场景，为算法提供了丰富的视觉与状态观测信息。

特点

该数据集在机器人操作任务中展现出多维度的数据表征能力。其核心特征在于融合了高维关节状态数据与多摄像头视觉信息，其中动作与观测状态均包含7个关节及夹爪的位置、速度与扭矩共24维向量。视觉数据则通过右手、左手及自我视角三个摄像头提供480x640分辨率的RGB视频流，编码格式为AV1。数据集结构清晰，通过时间戳、帧索引与任务索引等元数据实现了精确的数据对齐，为复杂策略学习提供了坚实基础。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行机器人模仿学习或离线强化学习模型的训练与验证。数据以标准化的Parquet格式存储，可通过Hugging Face数据集库直接加载，并利用内置可视化工具进行直观分析。数据集中所有片段均标记为训练集，用户可依据帧索引与任务索引对特定操作序列进行切片与批处理。多模态数据的同步特性使得算法能够同时学习状态控制与视觉感知的联合表征，为开发鲁棒的机器人策略提供了便利的实验平台。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量、大规模的数据集是推动模仿学习与强化学习算法发展的关键基石。my_openarm_dataset_test数据集依托LeRobot开源框架构建，专注于OpenArm Follower型机器人的操作任务。该数据集收录了多视角视觉观测与高维关节状态数据，旨在为机器人策略学习提供丰富的交互轨迹。尽管其具体创建时间与核心研究团队信息尚未公开，但数据集的结构设计体现了当前机器人数据标准化与共享的前沿趋势，有望促进开源社区在机器人控制与感知融合方面的探索。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人模仿学习中的策略泛化问题，其核心挑战在于如何从有限的演示轨迹中学习能够适应动态环境的鲁棒控制策略。数据构建过程中，需同步采集多路高清视频流与精确的关节状态数据，这对传感器校准、时间同步与数据存储提出了较高要求。此外，数据规模相对有限，仅包含4个 episodes 和2种任务，可能制约了复杂技能的学习能力。如何有效融合视觉与状态信息，并克服数据稀疏性以提升模型泛化性能，是后续研究面临的主要难题。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，my_openarm_dataset_test数据集以其多模态特性，为模仿学习与强化学习算法的训练与验证提供了经典范例。该数据集记录了OpenArm机械臂执行任务时的关节状态、扭矩数据以及多视角视觉信息，使得研究者能够基于真实世界交互数据，构建端到端的控制策略模型。通过整合高维传感器输入与动作输出，它支持从原始感知到运动执行的映射学习，为机器人自主操作任务的算法开发奠定了数据基础。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出多项经典研究工作，主要集中在模仿学习框架的扩展与多模态融合模型的创新上。例如，基于其提供的关节与视觉数据，研究者开发了端到端的视觉运动策略网络，实现了从图像到动作的直接预测。同时，该数据集也促进了跨模态预训练方法的发展，通过联合学习视觉特征与动力学表征，提升了策略在未见任务上的泛化能力，为后续机器人数据集构建与算法设计提供了重要参考。

数据集最近研究