primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_14

---
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=primordial-spork/eval_logsplitter_act_single_log_14">
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</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": "logsplitter_follower",
"total_episodes": 1,
"total_frames": 204,
"total_tasks": 1,
"chunks_size": 1000,
"data_files_size_in_mb": 100,
"video_files_size_in_mb": 200,
"fps": 30,
"splits": {
"train": "0:1"
},
"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",
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],
"shape": [
7
]
},
"observation.state": {
"dtype": "float32",
"names": [
"shoulder_pan.pos",
"shoulder_lift.pos",
"elbow_flex.pos",
"wrist_flex.pos",
"wrist_roll.pos",
"gripper.pos",
"logsplitter.vel"
],
"shape": [
7
]
},
"observation.images.wrist": {
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3
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],
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}
},
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"dtype": "video",
"shape": [
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640,
3
],
"names": [
"height",
"width",
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],
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"video.height": 480,
"video.width": 640,
"video.codec": "av1",
"video.pix_fmt": "yuv420p",
"video.is_depth_map": false,
"video.fps": 30,
"video.channels": 3,
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}
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"timestamp": {
"dtype": "float32",
"shape": [
1
],
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},
"frame_index": {
"dtype": "int64",
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"dtype": "int64",
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"dtype": "int64",
"shape": [
1
],
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}
}
}
```

## Citation

**BibTeX:**

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

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，数据集的构建往往依赖于实际物理系统的交互记录。eval_logsplitter_act_single_log_14数据集通过LeRobot平台，采集了单一任务场景下机械臂执行劈木机跟随操作的全过程。该数据集以30帧每秒的速率，记录了204个连续时间步的观测与动作数据，并以Parquet格式分块存储，确保了数据的高效访问与完整性。构建过程中，系统同步捕获了腕部与侧方视角的视觉信息，结合关节位置与速度等状态变量，形成多模态的时序序列，为机器人策略学习提供了丰富的现实世界交互轨迹。

特点

该数据集的核心特点在于其高度结构化的多模态表示。特征维度涵盖了七自由度的关节位置与劈木机速度构成的连续动作空间，以及与之对应的观测状态。视觉方面，数据集提供了双视角的RGB视频流，分辨率均为640x480，编码为AV1格式，确保了视觉信息的清晰与紧凑。数据组织上，每个时间步均包含精确的时间戳、帧索引及任务标识，支持按片段或时间步进行灵活检索。这种设计使得数据集不仅适用于端到端的模仿学习，也能为基于模型的强化学习算法提供细致的状态-动作对监督信号。

使用方法

使用该数据集时，研究者可通过LeRobot提供的可视化工具直观浏览数据轨迹，或直接加载Parquet文件进行程序化处理。数据按块存储，路径遵循明确的命名约定，便于批量读取与流式加载。在算法开发中，可联合利用观测图像、关节状态与动作标签，训练视觉-运动策略模型。由于数据集仅包含一个完整的任务片段，它特别适合用于策略评估、行为克隆的验证或小样本学习场景。用户需注意数据遵循Apache 2.0许可，并应确保在使用中引用相应的原始代码库版本，以维护学术规范性。

背景与挑战

背景概述

在机器人学领域，模仿学习作为实现复杂操作任务的关键范式，依赖于高质量、结构化的演示数据。eval_logsplitter_act_single_log_14数据集由LeRobot项目创建，专注于日志劈裂机跟随机器人的行为记录。该数据集通过整合多模态观测信息，包括关节位置、速度以及来自腕部和侧方摄像头的视觉流，旨在为机器人控制策略的评估与优化提供基准。其设计反映了当前机器人研究中对真实世界交互数据的需求，以推动模仿学习与强化学习算法在动态环境中的泛化能力。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人模仿学习中动作预测与状态估计的挑战，特别是在非结构化环境中执行精确物理操作任务时，如何从高维视觉与状态数据中学习稳健策略。构建过程中的挑战包括多传感器数据的同步与对齐，确保动作与观测序列的时间一致性；以及数据规模的限制，仅包含单个任务和有限帧数，可能影响模型训练的多样性与泛化性能。此外，处理大规模视频数据带来的存储与计算开销，也是实际应用中的关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在机器人学领域，eval_logsplitter_act_single_log_14数据集为机器人控制与决策算法的评估提供了关键支持。该数据集记录了logsplitter_follower型机器人在单一任务中的连续动作序列，包含关节位置、速度以及多视角视觉观测数据，常用于离线强化学习或模仿学习模型的训练与验证。研究者能够基于其高维状态-动作对，模拟真实环境下的机器人行为，从而优化策略网络的泛化能力与稳定性。

解决学术问题

该数据集针对机器人学中样本效率低下与仿真到现实迁移的挑战，提供了真实世界的机器人操作日志。它帮助解决高维连续控制空间下的策略优化问题，通过融合关节传感器数据与视觉信息，促进了多模态感知与运动规划的联合建模。其结构化记录支持对时序依赖性与动作平滑性的分析，为减少现实部署中的策略振荡与误差累积提供了实证基础。

衍生相关工作

围绕该数据集，衍生出多项机器人学习领域的经典研究。例如，基于其多模态观测特征的工作探索了视觉-动作对齐模型，提升了在动态环境中的适应性。同时，部分研究利用其连续控制日志开发了分层强化学习框架，将复杂任务分解为可管理的子技能。这些进展进一步推动了数据驱动机器人技术在柔性制造与自主操作中的应用。