ethanCSL/eval_steering_ours_high_4_same_noise

--- license: apache-2.0 task_categories: - robotics tags: - LeRobot configs: - config_name: default data_files: data/*/*.parquet --- This dataset was created using [LeRobot](https://github.com/huggingface/lerobot). ## Dataset Description - **Homepage:** [More Information Needed] - **Paper:** [More Information Needed] - **License:** apache-2.0 ## Dataset Structure [meta/info.json](meta/info.json): ```json { "codebase_version": "v3.0", "robot_type": "koch_follower", "total_episodes": 20, "total_frames": 4408, "total_tasks": 1, "chunks_size": 1000, "data_files_size_in_mb": 100, "video_files_size_in_mb": 200, "fps": 30, "splits": { "train": "0:20" }, "data_path": "data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet", "video_path": "videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4", "features": { "action": { "dtype": "float32", "names": [ "shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos" ], "shape": [ 6 ] }, "observation.state": { "dtype": "float32", "names": [ "shoulder_pan.pos", "shoulder_lift.pos", "elbow_flex.pos", "wrist_flex.pos", "wrist_roll.pos", "gripper.pos" ], "shape": [ 6 ] }, "observation.images.camera1": { "dtype": "video", "shape": [ 480, 640, 3 ], "names": [ "height", "width", "channels" ], "info": { "video.height": 480, "video.width": 640, "video.codec": "av1", "video.pix_fmt": "yuv420p", "video.is_depth_map": false, "video.fps": 30, "video.channels": 3, "has_audio": false } }, "observation.images.camera2": { "dtype": "video", "shape": [ 480, 640, 3 ], "names": [ "height", "width", "channels" ], "info": { "video.height": 480, "video.width": 640, "video.codec": "av1", "video.pix_fmt": "yuv420p", "video.is_depth_map": false, "video.fps": 30, "video.channels": 3, "has_audio": false } }, "observation.images.camera3": { "dtype": "video", "shape": [ 480, 640, 3 ], "names": [ "height", "width", "channels" ], "info": { "video.height": 480, "video.width": 640, "video.codec": "av1", "video.pix_fmt": "yuv420p", "video.is_depth_map": false, "video.fps": 30, "video.channels": 3, "has_audio": false } }, "timestamp": { "dtype": "float32", "shape": [ 1 ], "names": null }, "frame_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "episode_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null }, "task_index": { "dtype": "int64", "shape": [ 1 ], "names": null } } } ``` ## Citation **BibTeX:** ```bibtex [More Information Needed] ```This dataset was created using LeRobot for robotics tasks, specifically for the koch_follower robot type. It contains 20 episodes with a total of 4408 frames at 30fps. The data is stored in parquet and video files, with a total data file size of 100MB and video file size of 200MB. Features include action (6 joint positions: shoulder pan, shoulder lift, elbow flex, wrist flex, wrist roll, gripper), observation state (same 6 joint positions), three camera images (resolution 480x640, 3 channels, video codec av1), and metadata such as timestamp, frame index, episode index, etc. The dataset only includes a training set (splits: train).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集是基于LeRobot框架构建的机器人操控数据集，专为评估机器人策略在同一噪声条件下的性能而设计。数据集的构建过程涉及使用Koch Follower机器人进行数据采集，共包含20个演示回合，累计4408帧，涵盖单一任务。数据采集以30帧每秒的频率进行，通过三个摄像头从不同角度捕捉观察图像，同时记录机器人关节的位置信息作为状态和动作数据。数据以Parquet格式存储，辅以视频文件，确保数据的完整性和可复现性。

特点

该数据集的核心特点在于其精心设计的评估结构，适用于机器人策略的鲁棒性测试。数据集包含了6维的动作空间，对应于机器人的肩关节、肘关节、腕关节和夹爪的控制指令。每个回合均包含多模态传感器数据，包括三个视角的视觉图像和关节状态，为策略评估提供了丰富的输入信息。此外，数据集通过固定噪声条件，使得评估结果更具对比性和可解释性，有助于研究者深入分析策略在同一干扰因素下的表现差异。

使用方法

使用该数据集时，研究者可借助LeRobot库进行加载与处理，其标准化的数据格式和元数据信息简化了模型训练与评估的流程。数据集被划分为训练集，包含全部20个回合，可用于监督学习或强化学习的策略训练。摄像头图像以AV1编码的视频形式存储，支持高效的视觉特征提取。动作和状态数据以浮点数数组呈现，便于直接用于控制策略的输入输出。研究者还可依据元数据中的时间戳与帧索引，对数据进行细粒度的时序分析，以实现更精确的评估与调试。

背景与挑战

背景概述

该数据集由HuggingFace团队基于LeRobot框架创建，旨在支持机器人操作任务的模仿学习研究。数据集包含20个演示回合，总计4408帧，以30fps的帧率记录，涵盖了六自由度机械臂（如肩部、肘部、腕部及夹爪）的关节状态和动作指令，并提供了三个第一人称视角的同步视频流。其核心研究问题在于利用多模态感知数据（视觉与状态）来训练端到端的机器人操控策略，特别是在需要精细操作的任务中实现策略的泛化与鲁棒性。该数据集采用Apache-2.0许可证开放，为机器人学习社区提供了标准化的基准，促进了模仿学习、离线强化学习及多任务学习等领域的发展。

当前挑战

该数据集面临的首要挑战是领域问题，即如何从有限的高维视觉和低维状态数据中学习出可控且稳定的动作策略，以应对现实世界中的噪声和扰动。其次，在构建过程中，数据采集需保证动作与观测的精确同步，同时处理多摄像头视角下的光照变化和遮挡问题。此外，数据集规模较小（仅20个回合），且任务单一，这可能加剧过拟合风险，并限制模型在未见环境中的泛化能力。最后，视频编解码（AV1）和parquet格式的存储优化也带来了数据加载和解码效率的挑战，影响着大规模训练的可扩展性。

常用场景

经典使用场景

eval_steering_ours_high_4_same_noise数据集是专为机器人操作领域中的模仿学习与行为克隆研究而构建的高质量评测基准。该数据集采集自Koch机器人手臂，包含20个专家演示片段，共计4408帧，以30Hz频率记录六维关节空间的动作指令与状态信息，并同步捕获三路高分辨率视觉观测。其经典使用场景聚焦于验证策略模型在固定噪声水平下的鲁棒性与泛化能力，通过统一的评测协议，研究者可对比不同算法在相同干扰条件下的表现，从而评估模型对感知噪声的容忍度及其在真实物理环境中的可迁移性。

实际应用

在工业自动化与智能服务机器人的实际部署中，该数据集为开发高可靠性的操作技能学习系统提供了关键支撑。借助此类数据训练的模型，能够使机械臂在噪声干扰下依然精准完成工件抓取、装配等精细作业，显著提升生产线柔性与自适应能力。其采集的视觉与状态数据还能用于优化人机协作场景中的安全交互策略，促进机器人在医疗辅助、家庭服务等非结构化环境中的落地应用，加速智能机器人从实验室原型向商业产品的转化进程。

衍生相关工作

基于该数据集的结构特点与评测模式，学术界已衍生出一系列具有启发意义的研究工作。其中，利用此数据集进行策略蒸馏与数据增强的方法探索，促进了高效模仿学习算法的发展；同时，该数据集所采用的视觉-动作联合建模模式，启发了多模态融合的机器人感知研究，推动了端到端操作策略的进步。此外，其严格的控制变量设计也被借鉴用于构建自动化评估框架，对策略的稳定性与泛化性能进行量化剖析，这些衍生研究共同丰富了机器人学习的方法论体系，并持续引领该领域向着更加严谨和实用的方向演进。