eval_temp26

该数据集是使用LeRobot创建的，包含1个总剧集，383帧，1个任务，3个视频和1个块。数据集的帧率为30fps，且仅包含训练划分。它包含关于机器人动作、状态和来自三个不同摄像头的图像信息，这些信息以Parquet和MP4文件格式存储。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: eval_temp26
• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学 (robotics)
• 标签: LeRobot, tutorial

数据集描述

• 创建工具: LeRobot
• 主页: [无信息]
• 论文: [无信息]

数据集结构

• 数据文件格式: Parquet
• 配置名称: default
• 数据文件路径: data/*/*.parquet

元数据信息

• 代码库版本: v2.1
• 机器人类型: so100
• 总集数: 1
• 总帧数: 383
• 总任务数: 1
• 总视频数: 3
• 总块数: 1
• 块大小: 1000
• 帧率 (fps): 30
• 分割:
  • 训练集: 0:1

数据路径

• 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: main_shoulder_pan, main_shoulder_lift, main_elbow_flex, main_wrist_flex, main_wrist_roll, main_gripper
• 观测状态 (observation.state):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [6]
  • 名称: main_shoulder_pan, main_shoulder_lift, main_elbow_flex, main_wrist_flex, main_wrist_roll, main_gripper
• 观测图像 (observation.images):
  • FrontCam, TopCam, WristCam:
    • 数据类型: video
    • 形状: [480, 640, 3]
    • 名称: 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
      • 是否有音频: false
• 时间戳 (timestamp):
  • 数据类型: float32
  • 形状: [1]
• 帧索引 (frame_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 集索引 (episode_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 索引 (index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]
• 任务索引 (task_index):
  • 数据类型: int64
  • 形状: [1]

引用

• BibTeX: [无信息]

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

eval_temp26数据集基于LeRobot框架构建，专为机器人技术研究设计。该数据集通过采集SO100型机器人的多模态传感器数据，包括关节状态、视觉观测和时间戳等信息，并以30fps的帧率进行同步记录。数据以分块形式存储为Parquet格式，每个数据块包含1000帧的连续动作序列，确保了数据的高效存取和完整性。

特点

该数据集以多视角视觉数据为显著特征，包含前视、顶视和腕部摄像头采集的480×640分辨率视频流，同时记录6自由度机械臂的关节角度和夹爪状态。数据采用严格的时序对齐，每帧均附带精确的时间戳和帧索引，为机器人控制算法的时空一致性研究提供了理想基准。其结构化存储方案支持快速随机访问，特别适合强化学习和模仿学习算法的训练与验证。

使用方法

研究人员可通过加载Parquet文件直接访问结构化数据，利用内置的帧索引实现高效数据检索。视觉数据以MP4格式存储，兼容主流计算机视觉库处理。数据集已预分为训练集，用户可根据任务需求提取特定关节状态或视觉观测进行模型训练。建议结合LeRobot框架提供的工具链进行数据可视化和预处理，以充分发挥多模态数据的协同效应。

背景与挑战

背景概述

eval_temp26数据集由LeRobot项目团队构建，专注于机器人技术领域的研究与应用。该数据集通过记录机器人执行任务时的多模态数据，包括关节状态、视觉观测和时间序列信息，为机器人控制算法的开发与验证提供了重要资源。数据集采用Apache-2.0许可协议，包含383帧数据、3个视频片段和6自由度机械臂的动作与状态信息，体现了机器人感知-决策-执行闭环研究的核心需求。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要体现在两个方面：在领域问题层面，如何准确建模机械臂在复杂环境中的多模态感知与控制策略，仍需解决高维连续动作空间与视觉观测的关联性问题；在构建过程层面，数据同步精度、多摄像头视角校准以及大规模机器人操作数据的标准化存储格式，均为数据集构建中的关键技术难点。

常用场景

经典使用场景

在机器人控制与学习领域，eval_temp26数据集以其多模态观测和精细动作记录为特色，成为研究机器人行为模仿学习的理想选择。该数据集通过整合来自前视摄像头、顶部摄像头和腕部摄像头的视觉数据，以及六自由度机械臂的关节状态信息，为研究者提供了丰富的训练素材。经典使用场景包括基于视觉的端到端机器人控制策略学习，研究者可利用该数据集训练深度强化学习模型，使机器人能够根据视觉输入自主完成抓取、放置等任务。

解决学术问题

eval_temp26数据集有效解决了机器人学习领域中的若干关键问题。其高精度时间同步的多模态数据记录，为研究感知-动作映射关系提供了可靠基础。数据集包含的连续动作空间和状态空间数据，特别适合探索高维连续控制问题。通过提供真实机械臂的完整操作记录，该数据集弥补了仿真环境与真实世界之间的差距，为迁移学习研究提供了宝贵资源。

衍生相关工作

围绕eval_temp26数据集已衍生出多项重要研究工作。基于其多模态特性，研究者开发了新型的跨模态表示学习方法，有效提升了机器人对视觉和状态信息的联合理解能力。该数据集也被用于验证分层强化学习框架在长序列任务中的表现。部分工作专注于利用该数据集改进模仿学习算法，显著提升了策略在真实机器人上的泛化性能。