screwdriver_attach_panel_ls_080125_11_e8

这是一个使用LeRobot工具创建的数据集，包含了一个机器人（类型为koch_screwdriver_follower）执行任务的视频和相关信息。数据集共有8个剧集，1822帧，24个视频文件，分为1个块，每块1000帧。数据集的帧率为30fps，仅包含训练集分割。数据集包含多种特征，包括动作、观测状态、螺丝刀图像、侧面图像、顶部图像等，以及时间戳、帧索引、剧集索引等信息。

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: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot
• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: koch_screwdriver_follower

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总片段数: 8
• 总帧数: 1822
• 总视频数: 24
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率: 30 fps
• 训练集分割: 0:8

数据文件

• 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

动作 (action)

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • screwdriver.vel

观测状态 (observation.state)

• 数据类型: float32
• 形状: [6]
• 名称: 同动作特征

观测图像 (observation.images)

• 数据类型: video
• 形状: [600, 800, 3]
• 名称:
  • height
  • width
  • channels
• 视频信息:
  • 高度: 600
  • 宽度: 800
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 30 fps
  • 通道数: 3
  • 包含音频: false

其他特征

• 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

• BibTeX: [More Information Needed]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务数据采集领域，该数据集通过Koch螺丝刀跟随机器人系统进行构建，记录了8个完整操作片段，共计1822帧数据。采用30fps的同步采集频率，整合了多视角视觉数据与关节运动信息，数据以分块存储的Parquet格式组织，确保了高效存取与处理。

特点

数据集显著特点在于多模态数据的深度融合，包含螺丝刀视角、侧视与俯视三路高清视频流，分辨率达800×600，采用AV1编码压缩。动作空间涵盖6自由度关节位置与螺丝刀速度向量，观测状态则同步对应机械臂位姿，形成了时空对齐的多传感器数据矩阵。

使用方法

研究者可通过LeRobot框架加载数据集，利用标准化的Parquet数据接口提取时空序列。每帧数据包含时间戳、帧索引与任务标识，支持端到端模仿学习与强化学习算法训练。多视角视频流与状态动作对的对应关系为视觉运动策略学习提供了完整闭环。

背景与挑战

背景概述

在机器人操作任务研究领域，精确的工具操控一直是个核心难题。screwdriver_attach_panel_ls_080125_11_e8数据集由LeRobot团队基于Apache-2.0许可证创建，专门针对螺丝刀装配面板的机器人操作任务。该数据集通过多视角视觉观测与六维动作空间的同步记录，为模仿学习与强化学习算法提供了高质量的真实操作数据。其包含8个完整 episodes 共1822帧数据，采用30fps的高频采样，精确捕捉了机械臂关节运动与工具操作的动力学特征，为机器人精细操作任务的算法开发奠定了重要基础。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人精细工具操作这一核心挑战，特别是在螺丝刀装配任务中需要同时协调多关节运动与工具操作的复杂性问题。构建过程中面临多重挑战：需要同步采集三路高清视频流与六维动作数据，确保时空对齐精度；机械臂运动轨迹与工具操作的耦合关系需要精确标注；真实环境下的光照变化与器械反光对视觉数据质量造成干扰。此外，有限的任务场景（仅1种任务）和样本规模（8个episodes）也限制了模型的泛化能力评估。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作学习领域，该数据集通过多视角视觉观测与机械臂关节动作的同步记录，为模仿学习算法提供了标准化的训练范式。其包含的螺丝刀操作序列能够有效支撑端到端策略网络学习从视觉输入到连续动作输出的映射关系，特别是在工具使用场景中展现出了高度实用性。

衍生相关工作

基于该数据集的特性，衍生出了多项关于多视角视觉融合、操作轨迹生成以及工具使用策略迁移的经典研究。这些工作普遍采用行为克隆与强化学习相结合的方法，在机器人操作任务中实现了从演示数据到自主执行的跨越，推动了LeRobot生态系统中工具操作基准任务的标准化进程。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作技能学习领域，该螺丝刀装配面板数据集为模仿学习与视觉运动控制提供了高质量多模态数据支撑。当前研究聚焦于跨视角视觉表征融合技术，通过顶部、侧向及工具端三视角视频流与六维动作数据的同步映射，推动具身智能在精细操作任务中的泛化能力突破。随着工业自动化对柔性装配需求的提升，该数据集正被应用于端到端策略网络架构优化研究，特别是在动态工具操控与力觉反馈模拟方面形成重要基准，为机器人复杂操作技能的自主习得提供了关键数据基础设施。