record-test-bis

该数据集使用LeRobot创建，包含国际象棋移动的远程操作记录。数据集包含两个总剧集，每个剧集包含不同的任务。数据以Parquet文件格式存储，并包括视频文件。数据集的结构详细说明了各种特征，包括动作、观察状态、图像、时间戳等。

This dataset was created using LeRobot, and contains teleoperation records of chess moves. It includes two total episodes, each with distinct tasks. The data is stored in Parquet file format and also includes video files. The structure of the dataset details various features including actions, observation states, images, timestamps, and more.

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, 国际象棋

数据集创建

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

国际象棋游戏信息

• PGN文件: anderssen_dufresne_1852.pgn
• 操作颜色: 白色
• 总回合数: 2

数据集结构

统计信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so101_follower
• 总回合数: 2
• 总帧数: 1207
• 总任务数: 2
• 分块大小: 1000
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS

数据划分

• 训练集: 0:2

文件路径

• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

特征结构

动作特征

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

观测状态

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

前视图像观测

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编码格式: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 深度图: 否
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 音频: 无

顶部图像观测

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3]
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编码格式: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 深度图: 否
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 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]

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

在机器人技术领域，record-test-bis数据集通过LeRobot平台精心构建，采用远程操作方式记录国际象棋对弈过程。数据来源于经典棋局PGN文件，以白方视角捕捉机械臂执行动作的完整序列，涵盖两个独立对局片段。数据以分块Parquet格式存储，辅以多视角视频流，确保时序动作与视觉观测的精准对齐。

使用方法

研究者可借助该数据集开展机器人模仿学习与动作规划研究，通过解析Parquet文件中的状态-动作对构建训练样本。视频流与传感器数据的时空同步特性支持端到端策略学习，用户可按分块索引加载特定对局片段，利用帧索引机制重构完整任务轨迹。该设计便于在保持数据完整性的同时实现高效流式处理。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作学习领域，高质量示教数据的采集对策略泛化能力具有决定性影响。record-test-bis数据集由HuggingFace的LeRobot项目构建，聚焦国际象棋对弈场景的机械臂操作任务。该数据集通过六自由度机械臂关节状态与多视角视觉观测的同步记录，构建了包含1207帧数据的示教轨迹，其核心目标在于探索复杂决策任务中动作序列与视觉感知的耦合关系。

当前挑战

该数据集需解决机器人操作任务中动作空间连续性与离散棋局决策的映射难题，同时面临示教数据规模有限导致的策略过拟合风险。在构建过程中，多传感器时序对齐与高维视频数据压缩构成技术瓶颈，而机械臂运动学约束与棋盘状态感知的协同标注亦增加了数据采集复杂度。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过记录国际象棋对弈过程中的遥操作数据，为机器人动作模仿与策略学习提供了典型范例。其包含的关节位置轨迹与多视角视觉观测，能够有效支撑从人类演示中提取动作模式的研究，尤其适用于需要精细操作的任务场景。

解决学术问题

该数据集主要解决了机器人模仿学习中动作序列建模与状态感知的耦合问题。通过提供同步记录的机械臂关节空间轨迹与视觉观测，研究者能够深入探索感知-动作闭环系统的表征学习机制，对突破机器人复杂操作任务的泛化性能瓶颈具有重要理论价值。

实际应用

基于该数据集训练的模型可直接应用于工业分拣、精密装配等需要高精度轨迹复现的场景。其多模态数据特性特别适合开发能够适应环境变化的智能抓取系统，为柔性制造生产线上的自主操作机器人提供了可靠的技术验证基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作学习领域，record-test-bis数据集通过记录国际象棋对弈的遥操作数据，为具身智能研究提供了新型实验平台。当前研究聚焦于多模态动作表征学习，结合关节位置控制与双视角视觉观测，探索复杂任务中的动作规划泛化能力。随着LeRobot等开源框架的普及，该数据集正推动机器人模仿学习与策略蒸馏的前沿探索，其高精度时序动作序列为研究长程任务分解、跨场景技能迁移等热点问题提供了关键数据支撑。