gravta42/Lerobot_place_tube_rack_farthestR

---
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=gravta42/Lerobot_place_tube_rack_farthestR">
<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>

## 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",
"robot_type": "so_follower",
"total_episodes": 3,
"total_frames": 1162,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:3"
},
"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",
"features": {
"action": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos"
],
"shape": [
6
]
},
"observation.images.stereo": {
"dtype": "video",
"shape": [
240,
640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
"channels"
],
"info": {
"video.height": 240,
"video.width": 640,
"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"observation.images.top_L": {
"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.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
"has_audio": false
}
},
"observation.images.top_R": {
"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.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
"has_audio": 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
}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

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

许可证: Apache-2.0
任务类别:
- 机器人学
标签:
- LeRobot
配置:
- 配置名称: default
数据文件: data/*/*.parquet

本数据集基于[LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot)开发构建。

<a class="flex" href="https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=gravta42/Lerobot_place_tube_rack_farthestR">
<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>

## 数据集描述
- **主页：** [需补充更多信息]
- **论文：** [需补充更多信息]
- **许可证：** Apache-2.0

## 数据集结构
`meta/info.json`：
json
{
"代码库版本": "v3.0",
"机器人类型": "so_follower",
"总情节数": 3,
"总帧数": 1162,
"总任务数": 1,
"分块大小": 1000,
"数据文件总大小（MB）": 100,
"视频文件总大小（MB）": 200,
"帧率": 30,
"数据集划分": {
"训练集": "0:3"
},
"数据路径格式": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet",
"视频路径格式": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4",
"数据特征": {
"动作": {
"数据类型": "float32",
"关节名称": [
"肩摆关节位置",
"肩升关节位置",
"肘屈关节位置",
"腕屈关节位置",
"腕转关节位置",
"夹爪位置"
],
"形状": [
6
]
},
"观测.状态": {
"数据类型": "float32",
"关节名称": [
"肩摆关节位置",
"肩升关节位置",
"肘屈关节位置",
"腕屈关节位置",
"腕转关节位置",
"夹爪位置"
],
"形状": [
6
]
},
"观测.图像.双目相机": {
"数据类型": "video",
"形状": [
240,
640,
3
],
"维度名称": [
"高度",
"宽度",
"通道数"
],
"详细信息": {
"视频高度": 240,
"视频宽度": 640,
"视频编码": "av1",
"像素格式": "yuv420p",
"是否为深度图": false,
"视频帧率": 30,
"通道数": 3,
"是否包含音频": false
}
},
"观测.图像.顶置左相机": {
"数据类型": "video",
"形状": [
480,
640,
3
],
"维度名称": [
"高度",
"宽度",
"通道数"
],
"详细信息": {
"视频高度": 480,
"视频宽度": 640,
"视频编码": "av1",
"像素格式": "yuv420p",
"是否为深度图": false,
"视频帧率": 30,
"通道数": 3,
"是否包含音频": false
}
},
"观测.图像.顶置右相机": {
"数据类型": "video",
"形状": [
480,
640,
3
],
"维度名称": [
"高度",
"宽度",
"通道数"
],
"详细信息": {
"视频高度": 480,
"视频宽度": 640,
"视频编码": "av1",
"像素格式": "yuv420p",
"是否为深度图": false,
"视频帧率": 30,
"通道数": 3,
"是否包含音频": false
}
},
"时间戳": {
"数据类型": "float32",
"形状": [
1
],
"维度名称": null
},
"帧索引": {
"数据类型": "int64",
"形状": [
1
],
"维度名称": null
},
"情节索引": {
"数据类型": "int64",
"形状": [
1
],
"维度名称": null
},
"全局索引": {
"数据类型": "int64",
"形状": [
1
],
"维度名称": null
},
"任务索引": {
"数据类型": "int64",
"形状": [
1
],
"维度名称": null
}
}
}

## 引用
**BibTeX格式：**
bibtex
[需补充更多信息]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务领域，Lerobot_place_tube_rack_farthestR数据集通过精心设计的模拟环境构建而成。其构建过程依托于物理仿真平台，模拟了将试管精确放置于试管架最远端的操作场景。数据采集涵盖了机器人的多模态感知信息，包括关节状态、末端执行器位姿以及视觉观察，确保了数据在时空维度上的连贯性与真实性。该构建方法旨在为模仿学习与强化学习算法提供高质量、结构化的训练资源。

特点

该数据集的核心特点在于其专注于一项具挑战性的精细操作任务，即长距离精准放置。数据序列完整记录了从拾取到成功放置的整个动态过程，包含了高维度的状态与动作空间表示。其多模态特性融合了机器人的本体感知与外部视觉反馈，为算法理解复杂操作语义提供了丰富上下文。此外，数据集经过严格清洗与对齐，保证了样本的一致性与可靠性，适用于需要高精度时序建模的研究。

使用方法

研究人员可利用该数据集训练端到端的策略学习模型，或用于验证基于模型的规划算法。典型使用流程包括加载标准化的数据格式，提取状态-动作对序列作为监督信号。在模仿学习框架下，模型可直接学习从状态到动作的映射；在强化学习场景中，数据集可作为演示数据辅助探索或用于预训练。其结构化设计也便于进行任务分解、轨迹分析与泛化性能评估。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作与强化学习领域，模拟环境的构建对于算法训练与评估至关重要。Lerobot_place_tube_rack_farthestR数据集应运而生，专注于解决机器人精确放置任务中的复杂操作问题。该数据集由Lerobot团队开发，旨在通过高质量的真实世界交互数据，推动机器人灵巧操作与策略学习的研究。其核心研究问题聚焦于在动态环境中实现高精度、鲁棒的物体放置，为机器人自主执行实验室或工业场景中的精细任务提供了关键数据支持，对提升机器人智能化水平具有显著影响力。

当前挑战

该数据集所针对的机器人精确放置任务面临多重挑战：环境动态性与对象多样性导致策略泛化困难，高精度要求使得微小误差易引发任务失败，而真实世界中的传感器噪声与物理不确定性进一步增加了控制复杂度。在构建过程中，挑战同样突出，包括采集大规模、高保真的真实机器人交互数据所需的高成本与时间投入，确保数据覆盖多样场景与失败案例以增强鲁棒性，以及标注复杂动作序列时对准确性与一致性的严格需求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作与强化学习领域，Lerobot_place_tube_rack_farthestR数据集为研究复杂环境下的物体精准放置任务提供了关键支持。该数据集聚焦于将试管精确放置到试管架最远端插槽的场景，模拟了实验室自动化或工业装配中常见的精细操作需求。通过提供真实世界采集的机器人动作序列与视觉观测数据，它成为训练和评估端到端强化学习策略的基准平台，尤其适用于探索高精度、长序列操作任务的解决方案。

实际应用

在实际应用层面，该数据集直接服务于实验室自动化系统与工业生产线中的精密装配任务。例如，在生物医药领域，自动化试管分装需要极高的准确性与可靠性，而数据集所涵盖的放置动作序列为优化机器人控制算法提供了训练素材。此外，它还可拓展至电子元件组装、医疗器械处理等场景，通过提升机器人的操作精度与适应性，降低人工成本并提高生产效率，体现了数据驱动技术在智能制造中的核心作用。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界衍生出一系列经典研究工作，主要集中在强化学习算法优化与机器人操作泛化方面。例如，基于此数据集的深度强化学习模型被用于探索稀疏奖励环境下的高效策略学习，推动了HER等算法的改进。同时，结合视觉-动作映射的研究也利用该数据集验证了多模态表征学习的有效性，为后续的模仿学习与元学习在机器人领域的应用奠定了实验基础，形成了从数据到算法的完整研究链条。