lekiwi_test

这是一个用于机器人学任务的 数据集，包含2个剧集，总共1783帧，1个任务，4个视频和1个片段。数据集以Parquet格式存储，并提供了相关视频文件。每个剧集包含动作、状态、正面图像、手腕图像、时间戳、帧索引、剧集索引、索引和任务索引等信息。数据集适用于机器人相关的研究和开发。

This is a dataset intended for robotics tasks. It contains 2 episodes with a total of 1783 frames, 1 task, 4 videos, and 1 segment. The dataset is stored in Parquet format, and accompanying video files are provided. Each episode includes information such as actions, states, front-facing images, wrist images, timestamps, frame indices, episode indices, indices, and task indices. This dataset is applicable to robotics-related research and development.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: rossliu/lekiwi_test
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot, tutorial

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: [More Information Needed]
• 论文: [More Information Needed]

数据集结构

• 数据文件: data/*/*.parquet
• 配置名称: default

元数据 (meta/info.json)

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: lekiwi
• 总集数: 2
• 总帧数: 1783
• 总任务数: 1
• 总视频数: 4
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率 (fps): 30
• 分割:
  • 训练集: "0:2"

数据路径

• 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

特征

• action:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [9]
  • 名称: shoulder_pan, shoulder_lift, elbow_flex, wrist_flex, wrist_roll, gripper, x_mm, y_mm, theta
• observation.state:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [9]
  • 名称: shoulder_pan, shoulder_lift, elbow_flex, wrist_flex, wrist_roll, gripper, x_mm, y_mm, theta
• observation.images.front:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 信息:
    • video.fps: 30.0
    • video.height: 480
    • video.width: 640
    • video.channels: 3
    • video.codec: av1
    • video.pix_fmt: yuv420p
    • video.is_depth_map: false
    • has_audio: false
• observation.images.wrist:
  • 数据类型: video
  • 形状: [480, 640, 3]
  • 名称: height, width, channels
  • 信息:
    • video.fps: 30.0
    • video.height: 480
    • video.width: 640
    • video.channels: 3
    • video.codec: av1
    • video.pix_fmt: yuv420p
    • video.is_depth_map: false
    • has_audio: false
• timestamp:
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• frame_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• episode_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null
• task_index:
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
  • 名称: null

引用

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，高质量的数据集对于算法训练至关重要。lekiwi_test数据集依托LeRobot框架构建，采用模块化设计理念，通过parquet格式高效存储多模态数据。数据采集过程严格遵循标准化协议，包含2个完整任务片段和1783帧时序数据，以30fps的采样率同步记录机械臂关节状态、末端位姿及双视角视觉信息，并通过分块存储策略优化大文件读取效率。

特点

该数据集在机器人操作任务数据表征方面具有显著优势，其多维特征空间涵盖9自由度机械臂的动作向量、关节状态反馈及480p双路RGB视频流。数据标注体系采用分层命名结构，精确描述各传感器通道的物理含义，视频流附带完整的元数据信息包括编解码参数和时空对齐标记。独特的时空索引设计通过帧序号、片段索引等多级标识符确保数据可追溯性。

使用方法

研究人员可通过解析parquet文件直接获取结构化数据，利用内置的时空索引快速定位特定任务片段。前视与腕部摄像头视频数据需配合提供的路径模板加载，动作与状态数据采用float32格式存储确保计算精度。建议使用者参考特征字典中的维度说明进行数据解析，并利用30fps的时序特性进行帧级对齐分析。数据集默认划分将所有样本归入训练集，适合端到端模仿学习算法的开发验证。

背景与挑战

背景概述

lekiwi_test数据集由HuggingFace旗下的LeRobot项目团队构建，旨在为机器人学领域提供高质量的实验数据支持。该数据集聚焦于机器人动作控制与状态观测的多模态数据采集，涵盖了机械臂关节角度、末端执行器位置以及视觉感知等多维度信息。数据集采用Apache-2.0开源协议，其结构设计体现了机器人任务分解的典型范式，包含1783帧时序数据与4段视频记录，为模仿学习与强化学习算法验证提供了标准化测试平台。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于机器人动作-感知对齐的时序建模问题，需解决9自由度机械臂控制指令与双视角视觉观测的跨模态同步难题。数据构建过程中存在传感器异构性挑战，包括30Hz高频视频流与关节状态数据的精确时间戳对齐，以及480p分辨率下RGB视频编解码带来的存储效率优化问题。此外，当前数据规模仅包含2个训练片段，对复杂任务泛化能力的验证形成显著制约。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制领域，lekiwi_test数据集作为LeRobot框架下的标准测试集，主要用于机械臂运动规划算法的验证与优化。该数据集通过记录机械臂关节角度、末端执行器坐标及多视角视频流，为研究人员提供了丰富的动作-状态对应关系，特别适合用于强化学习模型在连续控制任务中的训练与评估。其高精度的时序数据和同步的多模态观测，使得算法能够在仿真环境中获得接近真实世界的反馈。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人学中动作-感知闭环建模的难题。通过提供标准化的机械臂运动轨迹与状态数据，研究者能够量化评估不同控制策略在相同条件下的表现差异。其包含的9自由度机械臂完整运动参数，为研究高维连续动作空间的探索-利用平衡问题提供了基准，同时多摄像头视角的视频数据为跨模态表征学习开辟了新途径。

衍生相关工作

该数据集已催生出多项机器人学习领域的创新研究，包括基于时空注意力机制的动作预测模型、多视角视觉特征融合的强化学习框架等。部分工作进一步扩展了原始数据集的边界，如通过迁移学习将其应用于异构机械臂控制，或结合物理引擎构建数据增强管道以提升样本利用率。