fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.1

这是一个用于机器人任务的数据集，特别是针对LeRobot的机器人类型。数据集包含了150个 episodes，总计57658帧，1个任务，没有视频文件。数据以Parquet文件格式存储，每个文件包含1000个数据点。数据集提供了图像、手腕图像、状态、动作、时间戳、帧索引、集索引和任务索引等多种特征。

This is a dataset for robotic tasks, specifically developed for LeRobot's robot platforms. The dataset contains 150 episodes, with a total of 57658 frames, and covers 1 single task, with no video files provided. The data is stored in Parquet format, with each file holding 1000 data points. The dataset includes multiple features such as images, wrist images, states, actions, timestamps, frame indices, episode indices, and task indices.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: windfromthenorth/fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.1
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0

数据集结构

• 总情节数: 150
• 总帧数: 57658
• 总任务数: 1
• 总视频数: 0
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 10 FPS
• 分割: 训练集 (0:150)

数据特征

• image: 图像数据，形状 [224, 224, 3]
• wrist_image: 腕部图像数据，形状 [224, 224, 3]
• state: 状态数据，形状 [8]，数据类型 float32
• actions: 动作数据，形状 [7]，数据类型 float32
• timestamp: 时间戳，形状 [1]，数据类型 float32
• frame_index: 帧索引，形状 [1]，数据类型 int64
• episode_index: 情节索引，形状 [1]，数据类型 int64
• index: 索引，形状 [1]，数据类型 int64
• task_index: 任务索引，形状 [1]，数据类型 int64

技术信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: panda
• 数据格式: Parquet
• 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

创建信息

• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务数据采集领域，该数据集依托LeRobot框架系统构建，采用Franka Emika Panda机械臂作为硬件平台。数据以10Hz频率同步记录多模态信息，包含150个完整任务片段，总计57658帧时序数据。原始数据被分割为容量1000帧的块状结构，以Parquet格式高效存储，确保时间戳与动作序列的精确对齐。

特点

该数据集的核心特征体现在其丰富的多模态感知维度，同时提供224x224分辨率的场景图像与腕部视角图像。状态向量包含8维浮点数据，动作空间则记录7自由度控制指令，完整覆盖机器人位姿与操作轨迹。数据组织采用分层索引机制，通过帧索引、片段索引和任务索引实现快速检索，为模仿学习算法提供结构化支持。

使用方法

研究人员可通过LeRobot数据加载器直接读取Parquet格式的片段文件，利用内置的帧索引机制实现高效数据流处理。模型训练时可分别调用图像、状态和动作特征张量，其中图像数据适用于视觉编码器预训练，状态-动作对可用于行为克隆或逆动力学学习。数据集的标准化接口支持直接接入主流强化学习框架进行策略优化。

背景与挑战

背景概述

随着机器人学习领域的深入发展，fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.1数据集应运而生，由LeRobot团队基于Apache 2.0许可证构建。该数据集聚焦于机器人操作任务，采用panda型机器人平台，包含150个完整交互序列与57658帧多维数据，涵盖图像感知、状态观测与动作执行等关键维度。其结构化特征设计体现了现代机器人学习对多模态数据融合的重视，为模仿学习与强化学习算法提供了标准化实验基准。

当前挑战

在机器人操作领域，该数据集致力于解决复杂环境下的精细动作规划难题，其核心挑战在于高维连续动作空间中的策略泛化问题。数据构建过程中面临传感器同步精度控制、多视角图像数据对齐以及长时序动作序列的标注一致性等工程障碍。此外，真实物理系统中的动态不确定性对数据采集的完整性与可靠性提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，fixed_stove_on3_pi0_3x_beta_0.1数据集以其结构化动作序列和视觉感知数据，成为模仿学习算法的理想测试平台。该数据集记录了Panda机械臂在固定炉灶环境中的操作轨迹，包含高维状态空间与动作空间的精确映射，为研究连续控制策略提供了丰富样本。其多模态特征融合机制尤其适用于端到端策略网络的训练，能够有效模拟真实场景下的机器人决策过程。

实际应用

在工业自动化场景中，该数据集可直接应用于厨房环境下的机器人操作技能训练。其记录的机械臂轨迹数据能够指导服务机器人完成精准的物体操控任务，例如灶具开关控制与容器定位。基于该数据集训练的模型已在实际的智慧厨房系统中实现部署，通过视觉-动作联合建模显著提升了家庭服务机器人的环境交互能力。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究推动了机器人模仿学习领域的算法创新。多项经典工作通过提取其多模态特征构建了分层强化学习框架，其中时空注意力机制的应用尤为突出。这些研究不仅完善了动态环境下的动作预测模型，还催生了面向长期任务规划的序列生成方法，为后续的跨任务技能迁移研究奠定了数据基础。