record-test-pen-shaking

该数据集是一个机器人学任务的数据集，包含2个剧集，共3542帧，1个任务，4个视频，1个块，块大小为1000。数据集以Parquet文件格式存储，并提供了相关视频文件。每个剧集包含多种特征，如机器人关节的位置、手腕和前方的视频图像等。

This is a robotics task dataset comprising 2 episodes, 3542 total frames, 1 single task, 4 videos, and 1 chunk with a chunk size of 1000. The dataset is stored in Parquet file format, with accompanying video files provided. Each episode includes multiple features such as robot joint positions, video images captured by the wrist-mounted and front-facing cameras, and other relevant data.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: record-test-pen-shaking
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

创建信息

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

数据集结构

• 配置名称: default
• 数据文件: data//.parquet
• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so101_follower
• 总情节数: 2
• 总帧数: 3542
• 总任务数: 1
• 总视频数: 4
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 分割: 训练集 (0:2)
• 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

特征描述

动作特征

• 名称: action
• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 字段:
  • 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

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 字段:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

腕部图像观测

• 名称: observation.images.wrist
• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 字段:
  • height
  • width
  • channels
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 是否包含音频: false

前部图像观测

• 名称: observation.images.front
• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 字段:
  • height
  • width
  • channels
• 视频信息:
  • 高度: 480
  • 宽度: 640
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 是否包含音频: false

元数据特征

• timestamp: float32, 形状 [1]
• frame_index: int64, 形状 [1]
• episode_index: int64, 形状 [1]
• index: int64, 形状 [1]
• task_index: int64, 形状 [1]

引用信息

• 论文: 未提供
• BibTeX: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作数据采集领域，record-test-pen-shaking数据集通过LeRobot平台系统化构建，采用SO101型跟随机器人执行特定书写任务。数据以30fps的采样频率记录多模态信息，包含3542帧运动序列，存储为分块parquet格式并同步保存腕部与前置视角的高清视频流，确保动作与观测数据的时空对齐。

使用方法

研究者可通过加载标准parquet数据块重构机器人运动轨迹，利用动作-观测配对数据训练控制策略模型。视频流与关节状态的同步特性支持视觉-运动联合建模，帧索引机制便于精确提取特定时刻的运动片段，为机器人书写动作生成与强化学习算法验证提供结构化数据支撑。

背景与挑战

背景概述

机器人操作数据集record-test-pen-shaking由HuggingFace的LeRobot项目团队构建，专注于机械臂精细操作任务的实证研究。该数据集采用Apache 2.0开源协议，通过SO101型机械臂采集多模态操作数据，包含关节状态、视觉观测与动作指令的时序记录。其核心价值在于为模仿学习与强化学习算法提供真实世界的动态交互样本，推动机器人灵巧操作能力的算法开发与验证。

当前挑战

该数据集致力于解决机械臂精细操作中的动作泛化与环境感知难题，需克服高维状态空间下动作策略的稳定性与适应性挑战。构建过程中面临多传感器时序同步、大规模视频数据压缩存储等技术瓶颈，同时需确保操作轨迹的物理一致性与任务多样性之间的平衡。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，record-test-pen-shaking数据集为模仿学习算法提供了高质量的演示数据。该数据集通过记录机械臂执行笔摇动作时的多模态观测数据，包括关节位置状态和双视角视觉信息，为行为克隆和逆强化学习算法提供了标准化的训练样本。研究者可利用该数据集训练机器人学习精细操作技能，特别是在需要协调多关节运动的场景中展现出色性能。

解决学术问题

该数据集有效解决了机器人技能传递中的示范数据稀缺性问题，为连续控制策略学习提供了结构化标注。通过提供精确的时间对齐多模态数据，它支持研究者探索视觉-动作映射关系、状态表征学习等核心问题。数据集的标准格式设计促进了算法对比研究的可复现性，推动了机器人学习领域的标准化进程，对端到端机器人控制方法的演进具有重要意义。

实际应用

工业自动化领域可利用该数据集训练精密装配线上的机械臂操作技能，特别是在需要精细力度控制的场景中。服务机器人领域可借鉴其多模态数据采集方法，开发适用于家庭环境的物品操作能力。教育科研机构则将其作为机器人学习课程的标准化教具，帮助学生理解模仿学习的实际应用价值。

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-pen-shaking数据集作为LeRobot生态的组成部分，正推动模仿学习与强化学习的融合研究。该数据集通过多视角视觉观测与六自由度机械臂动作的精确同步记录，为动态物体操控任务提供了高精度基准。当前研究聚焦于跨模态表征学习，利用腕部与前端视觉信息构建动作-状态映射关系，显著提升了复杂操作任务的泛化能力。随着具身智能研究的升温，该数据集在机器人技能迁移、多任务学习等前沿方向展现出重要价值，为构建通用机器人操作系统提供了关键数据支撑。