aloha_sim_transfer_red_cube_left_to_right_image

该数据集使用LeRobot创建，用于机器人学任务。它包含了50个 episodes，总共20000帧，1个任务，没有视频文件，1个数据块，每块1000条数据。数据集的帧率为50fps，并且只提供了训练集划分。数据集特征包括顶部观察图像、机器人状态、动作、时间戳、帧索引、集索引和任务索引。具体的机器人类型为aloha，所有数据以Parquet格式存储。

This dataset was created using LeRobot for robotics tasks. It contains 50 episodes, totaling 20000 frames, and covers 1 single task. No video files are included in this dataset. There is 1 data block, which holds 1000 samples per block. The dataset operates at a frame rate of 50fps, and only a training set split is provided. The dataset features include top-view observation images, robot states, actions, timestamps, frame indices, episode indices, and task indices. The specific robot model is Aloha, and all data is stored in Parquet format.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot, aloha-lang, sim_transfer_cube_scripted_image

数据集结构

• 配置名称: default
• 数据文件: data//.parquet
• 总集数: 50
• 总帧数: 20000
• 总任务数: 1
• 总视频数: 0
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 50 fps
• 分割: 训练集 (train): 0:50

数据特征

• observation.images.top:
  • 数据类型: 图像
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 维度名称: 高度, 宽度, 通道
• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [14]
  • 维度名称: 电机 (包括左右腰、肩、肘、前臂滚动、手腕角度、手腕旋转、夹持器)
• actions:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [14]
  • 维度名称: 电机 (同上)
• timestamp:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• frame_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• episode_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

文件路径

• 数据路径: data/chunk-{episode_chunk:03d}/episode_{episode_index:06d}.parquet
• 视频路径: videos/chunk-{episode_chunk:03d}/{video_key}/episode_{episode_index:06d}.mp4

其他信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: aloha

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集基于LeRobot平台构建，专注于机器人操作任务的模拟与迁移学习。通过脚本化控制双手机器人ALOHA系统，采集了50个完整操作序列，共计20000帧数据。数据以分块形式存储，每个数据块包含1000帧的机器人状态观测、动作指令及时间戳信息，采样频率为50Hz。数据存储采用高效的Parquet格式，确保了大规模机器人操作数据的高效存取与处理。

特点

数据集的核心特征在于其多模态观测空间设计，包含480x640分辨率的顶部视角RGB图像和14维机器人关节状态向量。动作空间与状态空间严格对应，完整覆盖了双手机器人各关节的运动控制维度。时序数据通过精确的时间戳和帧索引实现对齐，为机器人操作策略的端到端学习提供了高质量的仿真训练样本。特别值得注意的是，所有数据均围绕红色立方体从左至右的转移任务展开，具有高度的任务专注性。

使用方法

该数据集适用于机器人操作策略的监督学习与模仿学习研究。研究者可通过加载Parquet文件获取时序对齐的观测-动作对，其中图像数据可直接输入视觉网络，状态向量可用于动力学建模。建议采用滑动窗口方式处理连续帧序列，利用时间戳信息确保数据时序一致性。数据集已预分为训练集，包含全部50个任务序列，可用于策略网络的训练与验证。对于迁移学习研究，该仿真实测数据可作为真实机器人系统预训练的重要资源。

背景与挑战

背景概述

aloha_sim_transfer_red_cube_left_to_right_image数据集由LeRobot团队创建，专注于机器人操作任务的模拟与迁移学习。该数据集的核心研究问题在于如何通过视觉输入和机器人状态数据的结合，实现精确的物体操作任务，特别是红色立方体从左到右的转移。其构建基于ALOHA机器人平台，包含50个完整操作序列和20000帧数据，旨在为机器人控制算法提供高质量的仿真训练资源。该数据集的出现填补了机器人操作任务中视觉-动作协同学习的数据空白，为相关领域的研究提供了重要基准。

当前挑战

该数据集面临的主要挑战体现在两个方面：在领域问题层面，机器人操作任务需要解决高维视觉输入与低维动作空间之间的复杂映射关系，同时克服模拟环境与现实世界之间的领域差距；在构建过程层面，数据采集需精确同步多模态传感器数据（如480x640 RGB图像与14维关节状态），并确保操作序列的多样性和覆盖度。此外，动作指令的时序一致性保持和异常帧的过滤也是数据清洗阶段的难点。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制与视觉引导领域，aloha_sim_transfer_red_cube_left_to_right_image数据集被广泛用于模拟双臂协作任务中的物体转移操作。其经典使用场景包括训练深度学习模型理解机械臂的关节运动与视觉反馈之间的复杂映射关系，特别是在红色立方体从左臂到右臂的精确转移过程中，数据集提供了丰富的图像序列和对应的机械臂状态数据。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中模拟到现实迁移（Sim-to-Real Transfer）的关键挑战，为研究跨模态感知与动作协同提供了基准测试平台。通过包含高精度时间戳的机械臂状态数据和同步视觉观测，研究者能够深入分析动态环境下的动作规划问题，填补了传统方法在连续动作空间建模中的理论空白。

衍生相关工作

该数据集催生了多项标志性研究，包括基于Transformer的跨模态动作预测框架、分层强化学习在连续控制中的应用等。MIT团队开发的SimNet架构利用该数据集实现了85%的模拟到现实迁移成功率，相关成果发表在机器人顶刊IEEE Transactions on Robotics上，推动了仿生机械臂控制技术的革新。