wall-paint-150

该数据集是使用LeRobot创建的，主要用于机器人技术领域。数据集采用Apache-2.0许可证。数据集包含181个episodes，总计212041帧，涉及1个任务。数据以parquet格式存储，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为30fps。数据集包含多个特征字段，包括动作（6个关节位置）、观测状态（6个关节位置）、来自腕部和前部摄像头的图像（480x640分辨率，3通道）、时间戳、帧索引、episode索引和任务索引等。数据按chunk组织，每个chunk包含1000个样本。适用于机器人控制、行为克隆等任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: wall-paint-150
• 创建工具: LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
• 许可证: Apache 2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot

数据集结构

• 总任务数: 1
• 总情节数: 181
• 总帧数: 212041
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 200 MB
• 帧率: 30 FPS
• 数据块大小: 1000
• 数据格式: Parquet
• 视频格式: MP4 (AV1 编码)
• 数据分割: 全部数据用于训练 (train: 0:181)

数据特征

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_yaw.pos, wrist_roll.pos

观测状态 (observation.state)

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

腕部图像观测 (observation.images.wrist)

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3] (高度, 宽度, 通道)
• 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: 否
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 包含音频: 否

前部图像观测 (observation.images.front)

• 数据类型: 视频
• 形状: [480, 640, 3] (高度, 宽度, 通道)
• 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: 否
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 包含音频: 否

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]

文件路径模式

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

可视化

• 可视化页面: https://huggingface.co/spaces/lerobot/visualize_dataset?path=Natalish/wall-paint-150

引用信息

• 主页: 未提供
• 论文: 未提供
• BibTeX 引用: 未提供

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作任务领域，数据集的构建往往依赖于真实世界的物理交互记录。wall-paint-150数据集通过LeRobot平台采集，专门针对墙面涂刷这一具体任务，记录了机器人执行动作的全过程。该数据集包含181个完整任务片段，总计212041帧数据，以30帧每秒的速率同步保存了机器人的关节状态、动作指令以及多视角视觉信息。数据以分块Parquet文件形式存储，每块约1000帧，确保了高效的数据管理与读取。

特点

该数据集的核心特征在于其多模态数据的同步记录与结构化组织。它不仅提供了机器人六个关节的位置状态与动作指令，还包含了腕部与前置摄像头拍摄的双视角RGB视频，分辨率均为640x480，编码格式为AV1。数据字段经过精心设计，涵盖时间戳、帧索引、任务索引等元信息，支持按片段或按帧的灵活检索。这种设计使得数据集既能用于端到端的模仿学习，也能服务于状态估计、行为克隆等细分研究方向。

使用方法

研究人员可通过HuggingFace数据集库直接加载wall-paint-150，利用其预定义的数据分割与特征结构进行模型训练与评估。数据集适用于机器人模仿学习、强化学习以及视觉-动作映射等任务。用户可依据episode_index或frame_index提取特定片段，结合observation中的状态与图像数据以及对应的action标签，构建监督学习样本。此外，数据集提供的可视化工具支持在线浏览任务执行过程，便于直观理解数据分布与任务上下文。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，模仿学习与强化学习的研究日益深入，旨在使机器人能够通过观察人类演示或自主探索来掌握复杂的操作技能。Wall-Paint-150数据集应运而生，它由HuggingFace的LeRobot项目团队创建，专注于机器人墙面涂刷这一具体任务。该数据集收录了181个完整操作片段，包含超过21万帧的多模态数据，整合了机械臂的关节状态、前视与腕部摄像头视频流以及精确的时间戳信息。其核心研究问题在于如何利用真实世界的交互数据，训练机器人执行精细且连续的动作序列，从而推动家庭服务机器人或工业自动化中灵巧操作能力的发展。

当前挑战

Wall-Paint-150数据集致力于解决机器人模仿学习中墙面涂刷任务的挑战，该任务要求机器人不仅需精准控制六自由度机械臂的轨迹，还需在动态环境中依据视觉反馈进行实时调整。构建此类数据集面临多重困难：首先，数据采集需在物理机器人平台上进行，涉及硬件同步、传感器校准以及大规模视频数据的高效存储与处理；其次，确保操作演示的一致性与安全性，避免因机械误差或环境干扰导致数据质量下降；此外，多模态数据的对齐与标注也是一项复杂工程，需要精确的时间同步来关联动作指令与视觉观察，为后续算法训练提供可靠基础。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，wall-paint-150数据集以其丰富的多模态数据为机器人模仿学习提供了经典范例。该数据集通过记录机械臂执行墙面涂刷任务时的关节位置、视觉图像及时间戳信息，构建了从感知到动作的完整轨迹。研究者可利用这些数据训练端到端的策略模型，使机器人学习如何根据视觉输入生成精确的关节控制指令，实现复杂的操作任务。

衍生相关工作

围绕该数据集，学术界衍生了一系列经典研究工作，包括基于视觉的模仿学习算法优化、多模态数据融合策略以及跨任务策略迁移方法。这些工作进一步拓展了数据集的利用维度，例如通过逆强化学习从演示中提取奖励函数，或利用元学习实现快速适应新涂刷环境，持续推动机器人自主操作能力的边界。

数据集最近研究

最新研究方向

在机器人操作与视觉感知领域，wall-paint-150数据集以其丰富的多模态记录为机器人模仿学习提供了关键资源。该数据集通过LeRobot平台构建，专注于墙面涂刷任务，整合了关节状态、腕部及前视摄像头视频流，为研究端到端策略学习与视觉运动控制开辟了新路径。当前前沿探索集中于利用此类大规模真实世界交互数据，训练具备泛化能力的机器人模型，以应对复杂环境下的精细操作挑战，推动家庭服务与工业自动化场景的智能化进程。