eval_act_a_pen_to_penholder_no_human_body

该数据集是一个与机器人学相关的任务数据集，包含机器人行为的多个剧集。数据集结构包括机器人的关节位置、不同视角的图像以及时间戳等特征。数据被分为训练集和测试集，详细说明了数据文件和视频文件的路径、大小和格式。该数据集遵循Apache-2.0许可证发布，但未提供数据集的主页和论文信息。

This dataset is a robotics-related task dataset containing multiple episodes of robot behaviors. The dataset structure includes features such as robot joint positions, images from multiple viewpoints, and timestamps. The data is split into training and test sets, with detailed information on the paths, sizes, and formats of data files and video files provided. This dataset is released under the Apache-2.0 license, but no homepage or paper information for the dataset is available.

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: 机器人技术
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总回合数: 10
• 总帧数: 15676
• 帧率: 30 FPS
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 块大小: 1000
• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so101_follower
• 数据分割:
  • 训练集: 0:10

数据特征

动作特征

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测特征

状态观测

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

图像观测 - 腕部摄像头

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频规格:
  • 高度: 480像素
  • 宽度: 640像素
  • 通道数: 3
  • 帧率: 30 FPS
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 深度图: 否
  • 音频: 无

图像观测 - 前部摄像头

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频规格:
  • 高度: 480像素
  • 宽度: 640像素
  • 通道数: 3
  • 帧率: 30 FPS
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 深度图: 否
  • 音频: 无

索引特征

• 时间戳: float32, 形状[1]
• 帧索引: int64, 形状[1]
• 回合索引: int64, 形状[1]
• 索引: int64, 形状[1]
• 任务索引: int64, 形状[1]

文件结构

• 数据文件路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

引用信息

• 主页: 信息缺失
• 论文: 信息缺失
• BibTeX引用: 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务研究领域，eval_act_a_pen_to_penholder_no_human_body数据集通过LeRobot平台系统构建，采用SO101型机械臂执行单一任务场景。数据采集过程包含10个完整操作序列，总计15676帧动作记录，以30帧/秒的速率同步保存关节位置与视觉信息。所有数据被分割为1000帧容量的块状结构，通过Parquet格式高效存储动作轨迹、状态观测及多视角视频流，形成标准化机器人操作数据集。

特点

该数据集显著特征在于融合多模态机器人操作数据，包含六维关节空间动作指令与完全对应的状态观测数据。视觉维度提供腕部与前置双视角480x640分辨率视频流，采用AV1编码保障画面质量与存储效率。数据结构设计具备严格时序对齐能力，通过时间戳、帧索引与任务索引实现精确的动作-观测关联，为机器人模仿学习提供高一致性数据基础。

使用方法

研究人员可通过解析Parquet数据文件直接获取机器人动作序列与状态观测，利用帧索引重建完整操作轨迹。训练过程中可提取关节位置数据作为监督信号，同时结合双视角视频流进行视觉动作理解。数据集已预置训练集划分方案，支持端到端策略学习或行为克隆算法验证，其标准化特征结构确保与主流机器人学习框架的兼容性。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作任务研究领域，eval_act_a_pen_to_penholder_no_human_body数据集作为LeRobot项目的重要组成部分，专注于机械臂精细操作行为的评估与建模。该数据集通过集成多模态传感器数据，包括关节状态、视觉观测与时序信息，构建了面向无人体干预场景的笔具放置任务示范库。其设计旨在推动机器人自主执行复杂操作任务的能力发展，为模仿学习与强化学习算法提供标准化评估基准，体现了现代机器人学对高精度、可重复性操作范式的追求。

当前挑战

该数据集核心挑战在于解决机器人精细操作中的动作泛化与环境适应性难题，要求模型在无人体示教条件下准确理解工具使用意图并执行物理交互。构建过程中面临多源数据同步与校准的技术瓶颈，需协调关节控制指令与双视角视觉流的高频采集；同时，缺乏明确的任务完成度标注增加了评估难度，而小规模示范数据限制了学习算法的鲁棒性提升。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作研究领域，eval_act_a_pen_to_penholder_no_human_body数据集聚焦于机械臂执行精细物体放置任务的场景。该数据集通过记录六自由度机械臂将笔精准插入笔筒的完整动作序列，为机器人模仿学习提供了标准化的实验环境。其多模态数据采集方式结合了关节状态与视觉反馈，能够有效支持机器人从感知到执行的全流程研究，成为评估动作规划算法性能的重要基准。

解决学术问题

该数据集主要致力于解决机器人操作中的动作泛化与状态估计难题。通过提供精确的关节位置数据和多视角视觉信息，研究者能够深入分析机械臂在复杂环境下的运动轨迹优化问题。数据集的结构化特征有效促进了机器人控制策略的稳定性研究，特别是在非结构化环境中实现精准操作这一长期困扰学术界的挑战，为开发鲁棒性更强的控制算法奠定了数据基础。

衍生相关工作

该数据集催生了系列机器人学习领域的重要研究成果。基于其多模态特性，研究者开发了融合视觉与运动信息的端到端模仿学习框架，推动了行为克隆算法在复杂操作任务中的应用。同时，数据集提供的标准化评估环境促进了不同控制方法的公平比较，衍生出多个专注于精细操作任务的基准测试体系，为机器人操作技能的迁移学习研究开辟了新的方向。