bin_0326_dualArm_singleObj_4

该数据集是一个机器人技术相关的数据集，使用LeRobot创建。数据集采用Apache-2.0许可证，包含机器人动作、观察状态和多视角图像数据。数据集结构包括96个总片段，34603帧，1个总任务，数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB，帧率为15fps。数据以parquet格式存储，视频以mp4格式存储。特征包括16维的动作和观察状态数据，以及来自前、右、左三个视角的图像数据，图像分辨率为480x640和640x480。数据集适用于机器人控制、行为模仿等任务。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: bin_0326_dualArm_singleObj_4
• 创建工具: 使用 LeRobot 创建
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 许可证: Apache-2.0

数据集规模与结构

• 总情节数: 96
• 总帧数: 34603
• 总任务数: 1
• 数据块大小: 1000
• 数据文件总大小: 100 MB
• 视频文件总大小: 200 MB
• 帧率: 15 FPS
• 数据分割: 全部数据（0:96）用于训练
• 数据文件路径模式: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频文件路径模式: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4

数据特征

动作

• 数据类型: float32
• 形状: [16]
• 名称: right_arm_0 至 right_arm_6, left_arm_0 至 left_arm_6, right_gripper_0, left_gripper_0

观测状态

• 数据类型: float32
• 形状: [16]
• 名称: right_arm_0 至 right_arm_6, left_arm_0 至 left_arm_6, right_gripper_0, left_gripper_0

观测图像（前视）

• 数据类型: video
• 形状: [480, 640, 3]
• 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: 15
  • 通道数: 3
  • 包含音频: false

观测图像（右侧）

• 数据类型: video
• 形状: [640, 480, 3]
• 视频信息:
  • 高度: 640
  • 宽度: 480
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 15
  • 通道数: 3
  • 包含音频: false

观测图像（左侧）

• 数据类型: video
• 形状: [640, 480, 3]
• 视频信息:
  • 高度: 640
  • 宽度: 480
  • 编解码器: av1
  • 像素格式: yuv420p
  • 是否为深度图: false
  • 帧率: 15
  • 通道数: 3
  • 包含音频: false

其他特征

• 时间戳: 数据类型 float32，形状 [1]
• 帧索引: 数据类型 int64，形状 [1]
• 情节索引: 数据类型 int64，形状 [1]
• 索引: 数据类型 int64，形状 [1]
• 任务索引: 数据类型 int64，形状 [1]

相关信息

• 主页: 信息缺失
• 论文: 信息缺失
• 引用格式: 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量的数据集对于训练和评估算法至关重要。bin_0326_dualArm_singleObj_4数据集依托LeRobot平台构建，专注于双机械臂协同操作单一物体的场景。数据采集过程涉及RB-Y1型机器人，以15帧每秒的速率记录操作序列，涵盖96个完整任务片段，总计34603帧数据。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每个块包含1000帧，确保高效的数据管理和访问。

特点

该数据集在机器人操作研究中展现出鲜明的多模态特性。其核心特征在于同步记录了双机械臂的关节状态与动作指令，每个时间步包含16维的浮点型数据，精确捕捉了左右臂及末端执行器的动态。视觉观测方面，数据集提供了来自前、左、右三个视角的高清视频流，分辨率分别为480x640和640x480，编码为AV1格式，为算法提供了丰富的环境感知信息。此外，数据集中嵌入了时间戳、帧索引和任务索引等元数据，支持精细的时序分析与任务划分。

使用方法

为促进机器人学习算法的开发与应用，该数据集提供了标准化的使用途径。用户可通过Hugging Face平台直接访问数据文件，利用Parquet格式进行高效加载与处理。数据集已预设训练分割，涵盖全部96个任务片段，便于直接用于模型训练。对于视觉信息的处理，配套的视频文件与数据帧对齐，支持同步分析动作与观测。研究者可借助LeRobot提供的可视化工具，直观审视操作序列，进而开发或验证涉及状态估计、动作规划或模仿学习等方向的算法模型。

背景与挑战

背景概述

在机器人学习领域，高质量的真实世界交互数据对于推动模仿学习与强化学习算法的发展至关重要。bin_0326_dualArm_singleObj_4数据集由LeRobot项目创建，该项目隶属于Hugging Face生态系统，致力于构建开放且标准化的机器人数据集。该数据集聚焦于双机械臂协同操作单一物体的复杂任务，旨在为机器人灵巧操作研究提供丰富的多模态交互轨迹。其核心研究问题在于如何通过大规模真实环境数据，提升机器人对物体抓取、转移等精细动作的泛化能力与自主决策水平，对促进具身智能在实际场景中的应用具有显著影响力。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人双臂协同操作中的动作规划与状态估计挑战，其难点在于高维连续动作空间下的协调控制以及从视觉观测到关节运动的精确映射。在构建过程中，数据采集面临多传感器同步校准的复杂性，需确保机械臂关节状态、夹爪信号与多视角视频流的时间对齐。同时，真实环境中的光照变化、物体位姿不确定性以及机械臂运动噪声，均对数据的一致性与标注质量构成了严峻考验，要求采集系统具备高度的鲁棒性与可重复性。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作领域，双机械臂协同控制是提升任务灵活性与复杂性的关键方向。该数据集以其丰富的多视角视觉观测与高维动作记录，为研究者提供了训练模仿学习或强化学习模型的宝贵资源。通过整合来自前、左、右三个摄像头的连续图像流以及双臂各关节的状态与动作数据，它典型地应用于开发能够理解并执行单物体操作任务的端到端策略模型。

解决学术问题

该数据集直接应对了机器人学中关于从高维视觉输入学习精细操作策略的核心挑战。它通过提供真实世界采集的、时序对齐的多模态数据，缓解了仿真到现实迁移的鸿沟问题，并支持对双臂协同、手眼协调等复杂行为进行建模与分析。其意义在于为数据驱动的机器人控制方法提供了可重复评估的基准，推动了在非结构化环境中实现自主操作的研究进展。

衍生相关工作

围绕此类机器人操作数据集，学术界衍生出诸多经典研究工作。例如，基于行为克隆或离线强化学习框架，研究者们开发了能够从演示数据中提取有效策略的算法。此外，该数据集也常被用于评估多视角视觉表征学习、时序动作预测以及跨模态对齐模型的性能，催生了在机器人感知与控制交叉领域的一系列创新方法。